LLMs Explicados: Cómo Funcionan y Por Qué Son Clave Para un Científico de Datos

Por Jose Badino - 14 de Julio 2025 

Introducción

En los últimos años, la inteligencia artificial ha avanzado notablemente. De repente, las máquinas no solo calculan, sino que conversan, escriben, resumen y programan con una fluidez que antes parecía exclusiva de la ciencia ficción. El corazón de esta transformación tiene un nombre: Modelos de Lenguaje Extensos o LLMs (Large Language Models).

Para cualquiera en el mundo de la ciencia de datos, entender qué son los LLMs ya no es una opción, sino una necesidad. Son los motores que impulsan desde los chatbots más avanzados hasta las herramientas de análisis de datos más sofisticadas. Pero, ¿qué son realmente y cómo han llegado a ser tan poderosos?

¿Qué es un LLM y Cómo Funciona?

Un Modelo de Lenguaje Extenso es un tipo avanzado de inteligencia artificial diseñado para entender, generar y trabajar con el lenguaje humano. Hay que pensar en él como un cerebro digital, entrenado con una cantidad de texto inimaginable, equivalente a leer millones de libros, artículos, sitios web y conversaciones.

Su funcionamiento se basa en una arquitectura de redes neuronales conocida como Transformer, que fue un punto de inflexión en el campo.

A diferencia de modelos anteriores, los Transformers son excepcionalmente buenos para manejar el contexto y las relaciones entre palabras en secuencias largas de texto.

El proceso, a grandes rasgos, funciona así:

1. Entrenamiento Masivo: El modelo se expone a un corpus de texto gigantesco. Durante esta fase, su único objetivo es aprender a predecir la siguiente palabra en una frase. 

2. Aprendizaje de Patrones: Al realizar esta tarea de predicción una y otra vez, el LLM no solo memoriza frases, sino que aprende patrones complejos, o sea, gramática, sintaxis, estilos de escritura, hechos, lógica e incluso ciertas capacidades de razonamiento.

3. Generación de Texto: Una vez entrenado, cuando le damos una instrucción (un prompt), el modelo utiliza todo ese conocimiento para generar una respuesta. Empieza a predecir la palabra más probable para continuar la secuencia, luego la siguiente, y así sucesivamente, construyendo frases y párrafos coherentes y contextualmente relevantes.

La "magia" de los LLMs reside en la escala. Al tener miles de millones de parámetros (las "perillas" que va ajustando durante el entrenamiento) y ser entrenados con datos a escala de Internet, desarrollan una capacidad de generalización asombrosa.

Transformers

Los Transformers se crearon para superar las limitaciones de arquitecturas previas, como las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs), en el procesamiento de secuencias de datos. Antes de los Transformers, las RNNs eran el estándar para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Sin embargo, tenían dos grandes problemas:

• Paralelización limitada: Las RNNs procesan las palabras de una secuencia una por una, lo que las hacía muy lentas para secuencias largas. No podían aprovechar el poder del hardware moderno para procesar datos en paralelo.

• Problema de la memoria a largo plazo: Tenían dificultades para recordar información relevante de las primeras partes de una secuencia larga (el llamado problema del "gradiente desvanecido").

El Transformer, introducido en el artículo "Attention Is All You Need" (2017), resolvió estos problemas al abandonar la recurrencia y basar su arquitectura completamente en un mecanismo llamado atención. Esto permitió que el modelo procesara toda la secuencia de entrada a la vez, habilitando la paralelización y mejorando drásticamente su capacidad para manejar dependencias de largo alcance.

Arquitectura del Transformer

La arquitectura original de un Transformer se compone de un codificador y un decodificador. Sin embargo, los LLMs modernos, como GPT, usan una versión modificada que se basa únicamente en el decodificador.

1. Módulo de Codificador (Encoder)

El codificador procesa la secuencia de entrada y crea una representación vectorial de la misma. Consiste en capas que incluyen:

• Mecanismo de auto-atención (Self-Attention): Este es el corazón del Transformer. Permite que el modelo evalúe la importancia de cada palabra en la secuencia en relación con todas las demás. Por ejemplo, en la frase "el gato no cruzó la calle porque estaba cansado", el modelo puede aprender que "estaba" se refiere a "el gato", sin importar qué tan lejos estén las palabras.

• Capas de avance de la red neuronal (Feed-Forward): Después de la auto-atención, la salida se pasa a una red neuronal simple que procesa cada posición de la secuencia de forma independiente para refinar la representación.

2. Módulo de Decodificador (Decoder)

El decodificador toma la salida del codificador y genera la secuencia de salida. En la arquitectura original (para tareas como la traducción), el decodificador usaba un mecanismo de auto-atención enmascarada para solo "ver" las palabras que ya se han generado y un mecanismo de atención codificador-decodificador para enfocarse en partes relevantes de la entrada.

El Mecanismo de Atención (El Corazón del Transformer)

El mecanismo de atención es lo que hace que los Transformers sean tan potentes. Funciona asignando una "puntuación de atención" a cada par de palabras en la secuencia, indicando qué tan relacionadas están. Para cada palabra en la secuencia, el modelo crea tres vectores:

• Query (Consulta): Representa la palabra actual.

• Key (Clave): Representa todas las palabras en la secuencia.

• Value (Valor): Representa el contenido de cada palabra.

Para calcular la atención, el modelo:

• Calcula el producto punto de la Query de la palabra actual con los Keys de todas las palabras en la secuencia. Esto genera una puntuación de atención que indica la relevancia de cada palabra. (Para entender que es el producto punto, las distancias y similitudes entre vectores mire este post anterior).

• Aplica la función Softmax a estas puntuaciones para convertirlas en probabilidades (cuya suma es 1).

• Multiplica cada Value por su puntuación Softmax correspondiente y los suma. El resultado es un nuevo vector para la palabra actual que es una suma ponderada de los Values de todas las palabras, enriquecido con el contexto de toda la secuencia.

Este proceso se realiza múltiples veces en paralelo dentro de cada capa de atención, con diferentes conjuntos de Keys, Queries y Values, lo que se conoce como Atención Multi-Cabeza (Multi-Head Attention). Cada "cabeza" de atención se enfoca en diferentes tipos de relaciones entre las palabras, lo que le da al modelo una comprensión más rica del lenguaje.

Detalles Adicionales y LLMs

• LLMs solo de Decodificador: Modelos como GPT (Generative Pre-trained Transformer) usan solo la parte del decodificador, sin la necesidad de un codificador. Son ideales para tareas de generación de texto porque, gracias a su atención enmascarada, pueden predecir la siguiente palabra en una secuencia basándose en todas las palabras anteriores.

• Entrenamiento y Tokenización: Los Transformers no operan con palabras directamente, sino con tokens. Un token puede ser una palabra completa, una subpalabra o un solo carácter. El modelo se entrena para predecir el siguiente token en una secuencia, una tarea de autosupervisión que permite el uso de vastas cantidades de datos de texto no etiquetado.

Casos de Uso en la Vida Real

Más allá de la teoría, los LLMs ya están integrados en herramientas que usamos a diario, a menudo sin que nos demos cuenta. Sus aplicaciones son increíblemente diversas:

• Creación de Contenido: Son la base de asistentes de escritura que pueden redactar correos electrónicos, generar artículos de blog, crear slogans de marketing o incluso escribir código en varios lenguajes de programación.

• Chatbots y Asistentes Virtuales: Los asistentes de servicio al cliente de nueva generación utilizan LLMs para mantener conversaciones naturales, entender la intención del usuario y resolver problemas complejos sin necesidad de un humano.

• Resumen y Análisis de Texto: Un LLM puede leer un documento de 100 páginas o una larga cadena de correos y entregar un resumen conciso con los puntos clave en segundos. Esto es invaluable para analistas, abogados y ejecutivos.

• Traducción de Idiomas: Herramientas como Google Translate han mejorado drásticamente su calidad y fluidez gracias a los LLMs, que capturan mejor el contexto y los matices de cada idioma.

• Análisis de Sentimiento: Las empresas utilizan LLMs para analizar miles de reseñas de productos o comentarios en redes sociales y entender rápidamente la opinión general de los clientes sobre una marca o producto.

LLMs en la Práctica: El Rol del Científico de Datos

Para un Científico de Datos, los LLMs representan un cambio de paradigma. Tradicionalmente centrados en datos estructurados como tablas y bases de datos, ahora tenemos herramientas increíblemente potentes para extraer valor del 80% de los datos del mundo que son no estructurados como son: texto, documentos, conversaciones, etc.

Así es como un científico de datos trabaja con ellos:

Uso y Aplicación:

• Ingeniería de Prompts (Prompt Engineering): Es el arte de diseñar la entrada perfecta para obtener la salida deseada. Un buen científico de datos sabe cómo dar instrucciones claras, proporcionar contexto y guiar al modelo.

• Fine-Tuning: Se toma un LLM preentrenado y se lo reentrena con un conjunto de datos más pequeño y específico de un dominio (por ejemplo: informes médicos, contratos legales) para especializarlo en una tarea concreta.

• Sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): En lugar de reentrenar, se conecta el LLM a una base de datos externa (como se explica en nuestro artículo sobre RAG). Esto permite que el modelo use conocimiento actualizado y privado sin modificar sus pesos internos.

Evaluación y Pruebas:

Evaluar un LLM no es tan simple como medir la precisión en un modelo de clasificación. Se requiere un enfoque multifacético:

• Métricas Automáticas: Se usan métricas como BLEU o ROUGE para comparar qué tan similar es el texto generado por el modelo con un texto de referencia humano.

• Evaluación Humana: Sigue siendo el estándar de oro. Los evaluadores humanos califican las respuestas del modelo en función de su coherencia, relevancia, veracidad y seguridad.

• Análisis de Pros y Contras: Un científico de datos debe sopesar constantemente las ventajas y desventajas. El pro principal es su increíble capacidad para generalizar y manejar el lenguaje natural. Los contras más importantes a vigilar son:

  • • Alucinaciones: La tendencia del modelo a inventar hechos de forma convincente.

    • Sesgos (Bias): Los LLMs pueden heredar y amplificar sesgos presentes en los datos de entrenamiento.

    • Coste y Latencia: Entrenar y ejecutar estos modelos puede ser computacionalmente caro.

    • Opacidad: A menudo funcionan como una "caja negra", haciendo difícil entender por qué generan una respuesta específica.

Conclusiones

Los Modelos de Lenguaje Extensos no son una moda pasajera; son una tecnología fundamental que está redefiniendo la forma en que interactuamos con la información y las máquinas. Han democratizado capacidades que antes estaban reservadas para expertos, permitiendo una comunicación hombre-máquina más natural y potente que nunca. Para un Científico de Datos, los LLMs no son solo una herramienta, sino un nuevo y vasto campo de exploración, desde la optimización de modelos hasta la creación de aplicaciones innovadoras que resuelvan problemas del mundo real. El viaje de los LLMs no ha hecho más que empezar.

Bibliografia

• [IBM Think] - What Are Large Language Models (LLMs)? - Noviembre 2023 - Link.

• [Amazon Web Services (AWS)] - What is LLM? - Large Language Models Explained - 2024 - Link.

• [Tech Target] - What are large language models (LLMs)? - Sean Michael Kerner - Mayo 2024 - Link.

• [Wikipedia] - Large language model - Ultima modificacion Julio 2025 - Link.

• [Gemini AI] - Julio 2025 - Link