¿Qué es LLM (Large Language Model) en IA?

El LLM, o Large Language Model, se entiende como un tipo de IA que se utiliza principalmente para comprender, procesar y generar textos lo más parecidos posible al lenguaje humano.

El LLM, o Large Language Model, se entiende como un tipo de IA Los Grandes Modelos de Lenguaje son sistemas de inteligencia artificial especializados en procesar y generar texto.

Esta herramienta cuenta con ciertas características y una red neuronal compleja para entender e implementar diferentes patrones lingüísticos encontrados por las mismas.

Lo que es LLM en IA se ha convertido en una herramienta útil para muchas empresas que quieren prescindir y automatizar algunas de las tareas humanas, como es el caso de la creación y generación de textos para diferentes fines como el marketing o la traducción de documentos.

No obstante, para aprovechar estas herramientas, se requiere un conocimiento profundo sobre la inteligencia artificial y la manera de entrenarla para obtener los resultados necesarios.

En este sentido, la Fundación Universitaria Internacional de La Rioja – UNIR tiene para ti la Especialización en Inteligencia Artificial con la que podrás desarrollar tus habilidades y competencias con esta tecnología de la mano de una metodología flexible y a la vanguardia que te guiará de la manera más eficiente en la planificación de tus estudios de posgrado.

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¿Qué es un LLM en inteligencia artificial?

Quezada establece que “Los Grandes Modelos de Lenguaje son sistemas de inteligencia artificial especializados en procesar y generar texto de manera altamente coherente y contextualmente relevante. Están diseñados para «entender» el lenguaje natural, lo que implica reconocer patrones en grandes volúmenes de texto y predecir la palabra siguiente o la secuencia de palabras más adecuada dada una entrada”. ¹

Fuente: Análisis comparativo de los grandes modelos de lenguaje (LLM: large language models)

Relación entre LLM y modelos de IA generativa

Considerando lo que es un LLM en IA, podemos tener en cuenta sus aplicaciones y relaciones con tecnologías similares. Esta tiene una relación directa con la IA generativa, ya que la usa principalmente para comprender la intención de los usuarios y poder dar respuestas precisas y similares al lenguaje humano.

¿Cómo funcionan los Large Language Models?

Para entender mejor lo que es un LLM en inteligencia artificial, debemos adentrarnos en la manera como están construidos y la forma en que funcionan en la actualidad. Como ya mencionamos, estos modelos cuentan con una red neuronal a gran escala que les ayuda a comprender y procesar grandes cantidades de información con la intención de replicar la manera como se expresan los humanos.

En este sentido, el LLM emplea diferentes capas de atención para poder procesar un texto y requiere de los siguientes procesos de entrenamiento para poder llegar a esto:

Recolección de datos: esto requiere recopilar grandes cantidades de información.
Tokenización: se debe convertir el texto en unidades más pequeñas llamadas tokens.
Entrenamiento inicial: en esta parte, los modelos de lenguaje aprenden a predecir las siguientes palabras en una secuencia para descubrir y comprender los patrones gramaticales más comunes.
Ajuste fino: dependiendo de fin o el objetivo del modelo, se realiza un ajuste con información y datos específicos para que este pueda responder de manera más acertada a las necesidades de la interacción humana.
Inferencia: ya una vez entrenado, el modelo se libera y empieza a funcionar bajo las instrucciones humanas generando secuencias acertadas y adaptadas al contexto e indicaciones previas en el procesamiento del lenguaje. ¹

¿Cómo es el entrenamiento de un modelo LLM?

Como lo vimos anteriormente, los large language models deben recolectar grandes cantidades de información para analizarlas y encontrar patrones que les permitan entender de manera más cercana lo que es el lenguaje natural humano.

Los modelos LLM deben contar con un entrenamiento inicial para que entiendan la manera de predecir las secuencias de texto haciendo caso a las reglas gramaticales, semánticas y contextuales requeridas por el usuario.

Una vez este entrenamiento previo está hecho, su configuración debe ajustarse a necesidades específicas para las que fue diseñado. Algunos de los ejemplos más comunes de lo que es un modelo LMM los encontramos en ChatGPT, OpenAI, Gemini, Claude, DeepSeek, entre otros. ¹

Algunos de los ejemplos más comunes de lo que es un modelo LMM los encontramos en ChatGPT, OpenAI, Gemini, Claude, DeepSeek

¿Qué capacidades tienen los modelos LLM?

Dentro de lo que es un LLM, podemos encontrar diferentes tipos de usos y capacidades de utilidad para las empresas y el público en general. Esto dependerá del objetivo para el que haya sido programado y entrenado. De esta forma, las capacidades de los LLM en los modelos de IA generativa son:

Generación de texto: sirve para la creación de contenidos, redacción de correos electrónicos, entradas de blogs o memorandos, según las instrucciones dadas por el usuario.
Resumen de textos: para la realización de resúmenes, artículos largos, noticias, informes, documentación corporativa, entre otros.
Asistentes de IA: permiten la creación de chatbots de IA conversacional para ser usados en atención al cliente.
Generación de código: ayuda en la creación de aplicaciones, en encontrar errores en códigos de programación y en el análisis de sistemas de seguridad para descubrir posibles problemas.
Traducción de idiomas: otra de las aplicaciones de la IA generativa con los modelos LLM se enfoca en la traducción automatizada, facilitando el rango de cobertura y sus capacidades multilingües.
Razonamiento: también pueden ayudar a resolver problemas matemáticos, diseñar y planificar procesos y explicar conceptos complejos ²

Ventajas y limitaciones de los LLM

Debido a los diferentes tipos de inteligencia artificial, podemos encontrar que lo que es LLM en IA puede significar ciertas ventajas en su aplicación; no obstante, debido a la finalidad que estos tienen, cuentan con ciertas limitaciones a la hora de crear contenido o darle indicaciones.

Algunas de las ventajas son:

Generación y traducción de idiomas mejoradas.
Aplicaciones en múltiples campos (medicina, finanzas, atención al cliente, ciberseguridad, etc.).
Una experiencia de usuario mejorada.
Aprendizaje continuo.
Facilita la investigación y la innovación.
Fortalece la creatividad.
Permite la automatización de procesos.
Reduce costos de implementación.
Ofrece transparencia y flexibilidad a los usuarios.

Dentro de sus limitaciones podemos destacar:

La protección de datos en los modelos de lenguaje debe hacerse de manera más precisa y compleja.
Puede que en algunas ocasiones el LLM ofrezca información poco confiable o inexacta.
En casos de complejidad, puede que el modelo no sea capaz de procesar preguntas sobre ciertos aspectos o temáticas.
Requiere una gran cantidad de datos para entrenarse, lo que hace a estos modelos completamente dependientes de esto.
No sirve para la generación de imágenes, vídeos o cualquier otro tipo de contenido.
Necesita muchos recursos informáticos para funcionar de manera adecuada y eficiente. ³
Ejemplos de LLM en inteligencia artificial
Podemos encontrar diferentes modelos de IA en la actualidad, algunos son gratuitos, otros de pago; esto dependerá de las necesidades del usuario y el nivel de complejidad que requiera para el uso de lo que es LLM en IA.
El ejemplo más conocido en la actualidad de un modelo de lenguaje grande es ChatGPT; no obstante, también tenemos Gemini, una IA creada por Google. Otros casos menos conocidos son Claude, Llama, Mistral AI, Copilot, Amazon CodeWhisper, entre otros.
Cada modelo de IA cuenta con sus funciones y puedes encontrar el que requieres, sea para tu empresa o para cualquier consulta cotidiana como usuario regular. Cada día dichos modelos están aprendiendo más y fortaleciendo su base de datos, por lo que con el tiempo, podremos sacar mayor provecho de ellos.
Referencias bibliográficas:
¹Quezada Peralta, G., Donate López, J., Abreu González, R. (2025). Análisis comparativo de los grandes modelos de lenguaje (LLM: large language models). Tomado de: https://secoir.org/wp-content/uploads/2025/05/10.6-Monografia-SECOIR-2025-V1.pdf
² Stryker, C. (s.f.). ¿Qué son los grandes modelos de lenguaje (LLM)? IBM. Tomado de: https://www.ibm.com/es-es/think/topics/large-language-models
³ Choudhary, P. (2024). Benefits And Limitations Of LLM. Tomado de: https://aithority.com/machine-learning/benefits-and-limitations-of-llm/