{"id":90628,"date":"2026-09-25T18:01:18","date_gmt":"2026-09-25T23:01:18","guid":{"rendered":"https:\/\/niixer.com\/?p=90628"},"modified":"2026-09-25T18:04:58","modified_gmt":"2026-09-25T23:04:58","slug":"llm-la-inteligencia-que-aprendio-a-hablar-como-nosotros-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/niixer.com\/index.php\/2026\/09\/25\/llm-la-inteligencia-que-aprendio-a-hablar-como-nosotros-2\/","title":{"rendered":"LLM: La Inteligencia que Aprendi\u00f3 a Hablar Como Nosotros"},"content":{"rendered":"\n

Que es un LLM y por qu\u00e9 es tan importante<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Un modelo de lenguaje es un sistema que calcula la probabilidad de que una palabra o token
aparezca despu\u00e9s de una secuencia dada. Cuando ese sistema se construye con arquitecturas
de miles de millones de o incluso billones de par\u00e1metros y se entre con miles de millones de
fragmentos de texto extra\u00eddos de internet o libros y c\u00f3digo, se convierte en lo que hoy llamamos
un LLM<\/a>. la diferencia frente a un modelo de lenguaje cl\u00e1sico no es solo de tama\u00f1o, los LLM
manejan ventanas de contexto de millones de tokens, generan texto coherente en p\u00e1rrafos
p\u00e1rrafos completos y muestran habilidades que no se les ense\u00f1aron expl\u00edcitamente, como
resolver una tarea nueva con apenas un par de ejemplos en el propio mensaje. (Harvard
Business School Online, 2026). Su relevancia radica en que unificaron, bajo un mismo
mecanismo de predicci\u00f3n de la siguiente palabra, tareas que antes requer\u00edan sistemas
separados traducir, resumir, responder preguntas, clasificar documentos o generar c\u00f3digo.
Mientras los modelos estad\u00edsticos tradicionales, basados en N- gramas o los modelos
recurrentes limitaban su contexto a unas pocas palabras anteriores, los LLM actuales,
construidos sobre la arquitectura Transformer, logran sostener esas ventanas de contexto
amplias y ese comportamiento de few – shot learning.(Harvard Business School Online, 2026).<\/p>\n\n\n\n

Evoluci\u00f3n hist\u00f3rica de los N-gramas a los Transformers<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El desarrollo de los Modelos de lenguaje a gran escala (LLM) son el resultado de d\u00e9cadas de
investigaci\u00f3n recolectada en modelado de lenguaje. Inicialmente los modelos n-grama
inspirados en los trabajos de Shannon y Markov (Matem\u00e1ticos que dieron origen a la teor\u00eda de
informacion y analisis de procesos aleatorios) estimaban probabilidades a partir de frecuencias
de secuencias cortas sin capturar significado sem\u00e1ntico profundo (Harvard Business School
Online, 2026). Con la llegada de las redes neuronales surgieron embeddings y posteriormente las
redes neuronales y sus variantes LSTM que lograban procesar el texto de manera secuencial pero
con limitaciones y p\u00e9rdida de informaci\u00f3n en secuencias largas. En 2017 se incorpor\u00f3 la
arquitectura Transformer basada en mecanismos de atenci\u00f3n, para 2018 se populariz\u00f3 el pre
entrenamiento bidireccional para tareas de comprensi\u00f3n (Devlin et al., 2018). Y en 2020 Chat
GPT-3 con 175 mil millones de par\u00e1metros evidencio capacidades emergentes de aprendizaje con
pocos ejemplos(Brown et al., 2020). Lo anterior permiti\u00f3 el ajuste por instrucciones y la
retroalimentaci\u00f3n humana dando origen a sistemas conversacionales en la actualidad los modelos
poseen ventanas de contexto de hasta diez millones de tokens y arquitecturas de mezcla de
expertos que optimizan la eficiencia computacional.(Moflo.ai, 2026)<\/p>\n\n\n\n

Arquitectura Transformer y Mecanismos de atenci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

La arquitectura Transformer es la base sobre la que se construyen pr\u00e1cticamente todos lo LLM
actuales, y su gran aporte fue dejar atr\u00e1s la recurrencia para apostar por un mecanismo llamado
autoatenci\u00f3n o self – attention. Debido a esto cada palabra de una oraci\u00f3n puede mirar a todas las
dem\u00e1s al mismo tiempo, sin importar que tan lejos est\u00e9n de una de otra, lo que permite al modelo
captar relaciones de sentido y de gram\u00e1tica que antes se perd\u00edan.(Vaswani et al., 2017). Esta
cambio de enfoque tambi\u00e9n trajo una ventaja pr\u00e1ctica enorme al no depender del procesar el
texto palabra por palabra en orden, el entrenamiento se puede hacer en paralelo, lo que aceler\u00f3,
el entrenamiento se puede hacer en paralelo, lo que aceler\u00f3 los tiempos y abri\u00f3 la puerta a
modelos de un tama\u00f1o que antes era irrealizable.
As\u00ed es como el texto avanza por dento del modelo, primero se parte en fragmentos peque\u00f1os
llamados tokens, cada uno de esos tokens se transforma en un vector num\u00e9rico, luego se le
agrega informaci\u00f3n sobre su posici\u00f3n dentro de la frase el positional encoding, es necesario ya
que a diferencia de una persona leyendo, el Transformes no tiene una noci\u00f3n natural de que va
antes o despu\u00e9s. Con la informaci\u00f3n lista el texto pasa por varias capas de atenci\u00f3n y de redes
que van refinando poco a poco la interpretaci\u00f3n del contexto. (Harvard Business School Online,
2026). No todos los modelos usan esta arquitectura de la misma manera los tipos encoder, como
BERT, est\u00e1n pensados para comprender el texto ley\u00e9ndolo en ambas direccionada a la vez<\/p>\n\n\n\n

El Proceso de Entrenamiento: Preentrenamiento, Ajuste Fino y
Alineaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El entrenamiento de un LLM implica varias etapas en donde se inicia con el preentenamiento
que consiste en exponer al modelo a enormes cantidades de informaci\u00f3n escrita mediante
p\u00e1ginas web, libros, foros, y repositorios de c\u00f3digo esto con el fin de que aprenda de forma
autosupervisada sin etiquetas humanas: se le muestra un fragmento de texto al que le falta la
siguiente palabra, y el modelo intenta adivinarla. Si se equivoca, ajusta internamente sus
par\u00e1metros para acercarse m\u00e1s la pr\u00f3xima vez y este ciclo se repite miles de millones de veces
lo que representa inversiones muy altas en computaci\u00f3n y energ\u00eda. Luego de esta etapa el
modelo pasa al ajuste fino en dominios espec\u00edficos mediante el cual se le entrena con pares de
instrucci\u00f3n y respuesta deseada para que siga \u00f3rdenes humanas con mayor precisi\u00f3n (Ouyang
et al., 2022). Para posteriormente pasar a la alineaci\u00f3n del modelo que se da mediante el
aprendizaje por refuerzo a trav\u00e9s de la retroalimentaci\u00f3n humana con las preferencias de las
personas en donde se generan varias respuestas a un mismo est\u00edmulo y evaluadores humanos las
clasifican por calidad, y esa es la se\u00f1al que ajusta el modelo mediante el aprendizaje por
refuerzo.<\/p>\n\n\n\n

Capacidades emergentes y aprendizaje en Contexto<\/h3>\n\n\n\n

Uno de los acontecimientos m\u00e1s estudiados en LLM es la aparici\u00f3n de capacidades emergentes,
habilidad que no se observa en modelos peque\u00f1os, pero que surgen al incrementar el n\u00famero de
par\u00e1metros datos de entrenamiento (Yucas.net, 2026). Las que m\u00e1s destacan el aprendizaje en
contexto, que permite resolver tareas nuevas a partir de unos ejemplos incluidos el mensaje de
entrada, y el razonamiento en cadena en el que el modelo mejora su desempe\u00f1o generando pasos
intermedios antes de la respuesta final.
La relaci\u00f3n entre escala y desempe\u00f1o se documenta en las llamadas leyes de escalamiento, que
muestran c\u00f3mo el rendimiento mejora de forma sistem\u00e1tica al aumentar el n\u00famero de
par\u00e1metros, los datos y la capacidad computacional del entrenamiento (Yucas.net, 2026).
Permanece un debate cient\u00edfico sobre la naturaleza de estas capacidades mientras algunos
investigadores sostienen que el refr\u00e1n es una forma genuina de razonamiento. otros argumentan
que se trata de patrones estad\u00edsticos sofisticados sin compresi\u00f3n real del lenguaje, discusi\u00f3n que
contin\u00faa abierta en la literatura especializada (PMC\/NIH, 2026).<\/p>\n\n\n\n

Principales modelos y empresas desarrolladoras en 2026<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

En la actualidad el panorama de los LLM est\u00e1 marcado por una intensa competencia entre
sistemas propietarios y de pesos abiertos. Para los modelos cerrados accesibles \u00fanicamente a
trav\u00e9s de interfaz o API se destacan las familias GPT de Open AI, tambien Claude de Anthropic
y Gemini de Google, las cuales incorporan ventanas de contexto de hasta un mill\u00f3n de tokens
y capacidades multimodales de texto, imagen y video.
Por otra parte los modelos de pesos abiertos como lo son Llama de Meta, DeepSeek de
Alibaba permite a las universidades a los desarrolladores independientes y las peque\u00f1as
empresas descargar, personalizar, y ejecutar sus propios modelos con arquitecturas de mezcla
de expertos que activan s\u00f3lo una fracci\u00f3n de sus par\u00e1metros por consulta, logrando la
optimizaci\u00f3n del costo computacional. (Moflo.ai, 2026).
Conviene enfatizar la diferencia presente entre los pesos abiertos y el c\u00f3digo abierto; ya que en
los pesos abiertos est\u00e1n disponibles para descarga \u00fanicamente los par\u00e1metros entrenados y
para el c\u00f3digo abierto adem\u00e1s de los par\u00e1metros entrenados se publica el c\u00f3digo de
entrenamiento y los datos utilizados lo cual resulta poco frecuente en los modelos de mayor
escala, por lo cual las organizaciones con distintos presupuestos y necesidades pueden elegir
el modelo que mejor se ajuste a su caso.<\/p>\n\n\n\n

Aplicaciones ,ventajas y limitaciones de los LLM<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Las aplicaciones de los LLM abarcan pr\u00e1cticamente todos los sectores en educaci\u00f3n, apoyo
tutor\u00edas personalizadas, en empresa donde automatizan informes y an\u00e1lisis documental en
programaci\u00f3n, general y depuran c\u00f3digo y en medicina finanzas asisten en la s\u00edntesis de la
informaci\u00f3n sin sustituir el juicio profesional (Harvard Business School Online, 2026). Entre los
beneficios se cuentan el aumento de productividad, la accesibilidad al conocimiento complejo
explicado en el lenguaje sencillo y la capacidad de adaptar respuestas al contexto del usuario.
Estas ventajas conviven con limitaciones importantes las m\u00e1s documentada es la generaci\u00f3n
de contenido pero factualmente falso, que ocurre porque el modelo optimiza la probabilidad
estad\u00edstica el siguiente token y no la veracidad de su afirmaciones (Harvard Business School
Online, 2026). A esto se suma el desconocimiento de informaci\u00f3n posterior a la fecha de corte
mitigable mediante generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n (EICTA IITK, 2026), la
vulnerabilidad ante manipulaciones del mensaje de entrada y preocupaciones sobre la
privacidad de derechos de autor y consumo energ\u00e9tico<\/p>\n\n\n\n

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