Un LLM (del inglés large language model, gran modelo de lenguaje) es una IA que ha leído muchísimo texto y aprendido a escribir prediciendo qué palabra viene después. Es el motor que hay dentro de asistentes como ChatGPT, Claude o Gemini. Recibe su texto, calcula pieza a pieza la continuación más probable y así redacta respuestas, resúmenes, traducciones o código. Es muy hábil con el lenguaje, pero no comprueba si lo que dice es verdad.
Una comparación cotidiana
Piense en la función de autocompletar del teclado de su móvil. Escribe "nos vemos" y le propone "mañana". Un LLM hace lo mismo, pero a una escala enorme: ha visto tanto texto que puede continuar no solo una palabra, sino párrafos enteros con sentido, en el tono que usted le pida. Es un autocompletar gigante y muy bien entrenado.
Un ejemplo en una oficina
En una gestoría de Zaragoza (ejemplo inventado), Javier Gómez pega en un asistente de IA la normativa interna de vacaciones, de doce páginas, y escribe: "Resúmela en cinco puntos para el equipo". El LLM no busca la respuesta en una base de datos. Lee el texto que Javier le ha dado y genera, palabra a palabra, un resumen nuevo. Si Javier le pregunta algo que no está en el documento, el modelo puede contestar igualmente con algo que suena bien pero es inventado.
Cómo funciona un LLM, paso a paso
1. Lo entrenan con texto. Durante meses, el modelo procesa cantidades enormes de texto (libros, webs, artículos, código). Su única tarea es adivinar la siguiente palabra y corregirse cuando falla. Repetido miles de millones de veces, aprende gramática, estilos, datos sobre el mundo y formas de razonar.
2. Lo ajustan para conversar. Después se le enseña con ejemplos y valoraciones humanas a seguir instrucciones, responder de forma útil y rechazar ciertas peticiones.
3. Usted lo usa. Escribe un prompt y el modelo genera la respuesta pieza a pieza.
Palabras útiles:
- Token: el trozo de texto con el que trabaja el modelo. Suele ser una palabra corta o parte de una palabra larga.
- Parámetros: los números internos que el modelo ajusta al entrenar. Los LLM tienen miles de millones; por eso son "grandes".
- Ventana de contexto: cuánto texto puede tener en cuenta a la vez (su conversación y los documentos que adjunta).
- Transformer: el tipo de arquitectura en la que se basan casi todos los LLM actuales. La presentó un equipo de Google en 2017. La "T" de GPT viene de ahí.
- Alucinación: cuando el modelo inventa un dato, una cita o una sentencia con total seguridad.
Ejemplos de LLM
Los más conocidos son las familias GPT (de OpenAI, detrás de ChatGPT), Claude (de Anthropic) y Gemini (de Google). Cada familia tiene versiones más rápidas y otras más potentes, y cada una destaca en cosas distintas: redactar, programar, analizar documentos largos. También hay modelos abiertos que cualquiera puede descargar y ejecutar.
Lo que un LLM no hace
- No consulta una base de datos verificada. Genera texto probable. Si necesita una fuente, pídale que trabaje sobre un documento que usted le da, y compruébelo.
- No sabe lo que pasó después de su entrenamiento, salvo que la herramienta le permita buscar en internet.
- No entiende como una persona. Imita muy bien la forma del lenguaje, sin conciencia de lo que significa.
Qué significa esto para sus datos confidenciales
Todo lo que usted escribe o adjunta llega al proveedor del modelo para que este lo procese. Un consejo práctico: si trabaja con varios LLM, revise las condiciones de cada uno, porque pueden ser distintas en cuanto a entrenamiento y conservación.
Lo esencial: si un proveedor puede reutilizar su texto, ese contenido puede terminar, anonimizado y de forma legal, en el mercado de datos, porque la información anónima queda fuera del RGPD. Lo enseñamos en el rastro de sus datos.
Wysor reúne varios LLM (GPT, Claude, Gemini y más) en un solo espacio de trabajo, para que use el que mejor encaje con cada tarea. Todos los proveedores de modelos conectados aplican retención cero, y nosotros no entrenamos con su contenido ni lo vendemos. Los datos se alojan en la UE y van cifrados en tránsito y en reposo.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa LLM? Large language model, en español gran modelo de lenguaje. "Grande" se refiere a la cantidad de texto con la que se entrena y al número de parámetros que tiene.
¿ChatGPT es un LLM? ChatGPT es una aplicación de chat. Por dentro usa LLM de la familia GPT. Lo detallamos en cómo funciona ChatGPT.
¿Qué diferencia hay entre un LLM y la IA generativa? La IA generativa es toda IA que crea contenido: texto, imágenes, audio. Los LLM son la parte de la IA generativa que trabaja con texto.
¿Por qué un LLM se inventa cosas? Porque su objetivo es producir texto probable, no comprobar hechos. Si no tiene la información, a menudo rellena el hueco con algo que suena plausible.
Más información
- ¿Qué es la IA? Explicada de forma sencilla
- ¿Qué es un agente de IA?
- ¿Qué es el RGPD? Explicación sencilla
- El rastro de sus datos
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