22. Qué es un LLM (Explicado para que lo entiendas)

Los LLM o Large Language Models (grandes modelos del lenguaje) son la tecnología que está detrás de herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini.

Se habla de ellos en todas partes, pero ¿sabes realmente qué son y cómo funcionan?

En este nuevo episodio del podcast premium, arrancamos una saga dedicada a entender a fondo los LLM: desde sus fundamentos hasta cómo se entrenan y por qué han revolucionado la inteligencia artificial.

Qué es un LLM (Large Language Model)

Un LLM es un tipo de red neuronal profunda entrenada con enormes cantidades de texto para aprender a generar y entender lenguaje humano.

Su tarea principal parece simple: predecir la siguiente palabra en una secuencia.

Pero, al escalar esta idea con miles de millones de parámetros y terabytes de datos, surgen capacidades sorprendentes: desde resumir hasta traducir o incluso razonar.

Por qué se llaman “grandes” los modelos del lenguaje

En el episodio explico las dos razones que hacen “grandes” a estos modelos:

• Número de parámetros: GPT-3, por ejemplo, cuenta con 175.000 millones de parámetros (que funcionan como rueditas de ajuste).
• Volumen de datos: se entrenan con colecciones inmensas de texto, desde Wikipedia hasta artículos científicos.

Gracias a esta escala, los LLM capturan matices del lenguaje que antes staban al alcance de los humanos.

Cómo funciona un LLM paso a paso

En este episodio te cuento con ejemplos claros (incluida una metáfora de tartas 🍰) los bloques esenciales que permiten a un LLM procesar texto:

1. Tokenización: dividir frases en piezas pequeñas llamadas tokens.
2. IDs numéricos: asignar un número a cada token.
3. Embeddings en LLM: convertir cada token en un vector que refleja su significado.

Así, el modelo transforma palabras en números para poder calcular relaciones semánticas entre ellas.

El entrenamiento de un LLM: pre-entrenamiento y ajuste fino

Otra de las claves es el entrenamiento de los grandes modelos del lenguaje, que sigue dos fases principales:

• Pre-entrenamiento (educación básica): el modelo aprende patrones del lenguaje mediante aprendizaje auto-supervisado.
• Ajuste fino (especialización): se entrena con ejemplos creados por humanos para aprender a seguir instrucciones y mantener conversaciones útiles.

Si alguna vez te has preguntado cómo una máquina puede entender o generar texto, este episodio es tu mapa general para no perderte en los tecnicismos.

Además, es un complemento perfecto al club de lectura del libro de Sebastian Raschka (Build a Large Language Model from Scratch), donde aprendemos a construir un LLM desde cero.

🎧 Escucha el episodio premium y descubre qué es un LLM, cómo funcionan y por qué son la base de la IA generativa.