Los Modelos de Lenguaje Grande, también conocidos como LLM por sus siglas en inglés, son una de las tecnologías más fascinantes y avanzadas en el mundo de la inteligencia artificial. A simple vista, pueden parecer máquinas que piensan como humanos, pero en realidad funcionan de una manera mucho más simple y matemática. Para entender cómo funcionan, imagina que tienes una caja mágica llena de juguetes, y cada juguete representa una palabra o un concepto especial. Cada juguete tiene una tarjeta con muchos números que describen sus características, y estos números ayudan a la caja a saber cómo se relaciona ese juguete con los demás. Así es como los LLM entienden el lenguaje: no comprenden las palabras como las personas, sino que las representan a través de números que indican cómo se conectan unas con otras.
¿Cómo se asignan estos números? Durante un largo proceso llamado entrenamiento, los modelos leen muchísimos textos. En ese tiempo, observan en qué contextos aparecen las palabras y cómo se usan juntas. Por ejemplo, palabras como “perro”, “animal”, “fiel” y “ladrido” suelen aparecer juntas o cerca unas de otras. Entonces, el modelo aprende que esas palabras tienen algo en común y les asigna números que reflejan esas relaciones. De esta forma, si le preguntamos al modelo si “los perros maúllan”, puede responder que no, porque las palabras “perro” y “maullar” no están relacionadas en su base de datos numérica.
El modelo no almacenará historias completas o definiciones, sino que entenderá el idioma como una red de relaciones numéricas. Cada palabra puede tener cientos de números que describen diferentes aspectos, como si se relaciona con sonidos, animales, emociones o lugares. Estas relaciones se almacenan en un espacio matemático llamado “vector”, que es simplemente una lista de números que juntos forman una idea de esa palabra en particular. Imaginar estas conexiones es como pensar en un juego de cartas donde cada carta tiene colores, números y símbolos. Al juntar y comparar las cartas, el modelo puede adivinar qué carta debe venir después, o cómo responder a una pregunta basada en las combinaciones que ha aprendido.
Los LLM funcionan con un conjunto de instrucciones llamadas parámetros, que pueden llegar a ser miles de millones. Estos parámetros son como una receta gigante que le dice al modelo cómo mezclar esas cartas y números para crear respuestas coherentes y relevantes. ¿Por qué los LLMs tardan tanto en aprender? Al principio, el modelo comienza sin saber nada y asigna números al azar a las palabras, por lo que sus respuestas son erróneas o sin sentido. Pero con cada texto que lee y cada error que detecta, ajusta esos números para que reflejen mejor las relaciones reales entre las palabras. Este proceso es similar a cuando un niño aprende a hablar: primero pronuncia sonidos sin sentido, pero con práctica y corrección mejora poco a poco hasta formar frases completas.
Así mismo, el modelo procesa millones de sentencias una y otra vez, corrigiendo sus «suposiciones» hasta que puede hacer predicciones muy acertadas sobre qué palabras aparecen juntas y qué significan en conjunto. Además de las representaciones numéricas de las palabras, los modelos usan algo llamado “atención” que es como una linterna brillante que ayuda a enfocar en las partes importantes de una frase al momento de entenderla. Por ejemplo, en la frase “El gato durmió sobre la alfombra”, la atención le dice al modelo que el sujeto principal es “gato” y la acción es “durmió”. Este foco permite que el modelo capture mejor el significado y la relación entre las palabras, incluso cuando las oraciones son largas o complejas. Los LLM no tienen una base de datos donde almacenan cada respuesta posible, sino que generan respuestas en tiempo real basándose en todas las relaciones entre palabras que han aprendido.
Esto los hace muy flexibles y capaces de contestar preguntas sobre temas muy diferentes, crear textos, escribir poemas, e incluso traducir idiomas. Pero también quiere decir que no tienen “inteligencia” en el sentido humano, sino que son máquinas que identifican patrones y relaciones para hacer su mejor predicción. Una de las cosas más sorprendentes es que estos modelos pueden entender y replicar estilos de escritura o información técnica, porque han leído y aprendido de una enorme cantidad de textos en Internet. Sin embargo, como su conocimiento está basado en datos previos a un punto específico en el tiempo, pueden no estar al día con eventos recientes o información inédita. En resumen, los Modelos de Lenguaje Grande son como grandes mapas de números que ayudan a una máquina a entender cómo se relacionan las palabras y los conceptos entre sí.
