Qué es un LLM: El Motor Que Hay Detrás de ChatGPT, Claude y Toda la IA Generativa

Cada vez que usas ChatGPT, Claude, Gemini o cualquier IA que genera texto, detrás hay un LLM. Un Large Language Model. Un modelo grande de lenguaje.

Es el término que aparece en todas las conversaciones sobre IA, pero que la mayoría de gente usa sin entender realmente qué significa. Y no les culpo: la explicación técnica involucra redes neuronales, transformers, atención multi-cabeza y mil conceptos más que asustan.

Pero la idea fundamental es simple. Y si la entiendes, entenderás por qué la IA funciona tan bien... y por qué a veces falla estrepitosamente.

Qué es un LLM en una frase

Un LLM es un programa que ha leído cantidades absurdas de texto y ha aprendido patrones estadísticos sobre cómo funciona el lenguaje. Cuando le pides algo, predice la secuencia de palabras más probable como respuesta.

Eso es todo. No piensa, no razona, no entiende. Predice.

Y antes de que pienses "entonces no es tan impresionante": esa predicción es tan buena que puede escribir código, analizar contratos, explicar física cuántica y mantener conversaciones que parecen humanas. La predicción estadística a escala masiva produce resultados que parecen inteligencia.

Un LLM no sabe nada. Pero ha visto tanto texto que puede simular que sabe casi todo.

Cómo funciona un LLM (sin necesitar un doctorado)

El funcionamiento se puede entender en tres fases:

Fase 1: Entrenamiento (el LLM "estudia")

Se le da al modelo una cantidad brutal de texto: libros, artículos, páginas web, código, conversaciones, documentos científicos. Estamos hablando de billones de palabras.

El modelo procesa todo este texto y aprende patrones:

• Después de "Buenos" suele venir "días" o "aires"
• Si alguien pregunta "¿cuál es la capital de Francia?", la respuesta suele ser "París"
• En código Python, después de "def" suele venir el nombre de una función

Pero no solo aprende secuencias simples. Aprende relaciones complejas: gramática, lógica, contexto, ironía, estilo... Todo codificado como patrones estadísticos en miles de millones de parámetros.

Fase 2: Los parámetros (la "memoria" del modelo)

Cada cosa que el modelo aprende se almacena como un número en sus parámetros. GPT-4 tiene (se estima) más de un billón de parámetros. Claude 3.5 y Gemini están en rangos similares.

Estos parámetros son como los pesos de una balanza extremadamente compleja. Cuando le das un texto de entrada, estos pesos determinan qué palabra es más probable que venga después.

Fase 3: Inferencia (el LLM "responde")

Cuando le envías un prompt, esto es lo que pasa:

1. Tu texto se convierte en tokens (fragmentos de palabras)
2. Cada token pasa por la red neuronal (cientos de capas de procesamiento)
3. El modelo calcula la probabilidad de cada posible siguiente token
4. Elige uno (no siempre el más probable, hay algo de aleatoriedad controlada)
5. Ese token se añade al texto y se repite el proceso

Así, palabra por palabra, el modelo genera su respuesta. Por eso a veces ves cómo las respuestas aparecen progresivamente: no es un efecto visual, es literalmente cómo funciona.

La pieza clave: la arquitectura Transformer

Todos los LLMs modernos usan una arquitectura llamada Transformer, inventada por Google en 2017 (en el famoso paper "Attention is All You Need").

Lo que hace especial al Transformer es un mecanismo llamado atención (attention). Cuando el modelo procesa una palabra, no la procesa de forma aislada: mira todas las demás palabras del contexto y decide cuáles son relevantes para entenderla.

Ejemplo: en la frase "El banco estaba lleno de gente que esperaba para sacar dinero", cuando el modelo lee "banco", el mecanismo de atención conecta "banco" con "dinero" y entiende que es un banco financiero, no un banco para sentarse.

Esta capacidad de entender contexto es lo que diferencia a los LLMs modernos de los modelos de lenguaje anteriores. Y es lo que permite que manejen textos largos y complejos.

Por qué los LLMs alucinan

Esta es la pregunta que todo el mundo se hace: si el modelo ha leído billones de textos, ¿por qué se inventa cosas?

La respuesta está en cómo funciona: el modelo no busca información, predice texto probable.

Cuando le preguntas algo que está ampliamente documentado en sus datos de entrenamiento, la predicción coincide con la realidad. Pero cuando le preguntas algo poco documentado, ambiguo o reciente, el modelo sigue prediciendo texto que "suena" correcto... aunque no lo sea.

El modelo no tiene forma de distinguir entre "esto lo sé" y "esto me lo estoy inventando". Para él, todo es predicción de la siguiente palabra.

Por eso las alucinaciones son tan peligrosas: el modelo genera información falsa con la misma confianza que genera información verdadera. No hay señal de alerta.

Soluciones que están funcionando:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): darle datos reales antes de que responda
• Verificación con herramientas: que el modelo pueda buscar información para confirmar sus respuestas
• Entrenamiento con RLHF: enseñarle a decir "no lo sé" cuando no está seguro

Los principales LLMs en 2026

El mercado de LLMs ha explotado. Estos son los más relevantes:

GPT-4o y o3 (OpenAI)

El más conocido. GPT-4o es multimodal (texto, imagen, audio) y rápido. Los modelos o1 y o3 son la serie de "razonamiento": más lentos pero mucho mejores en tareas que requieren pensar paso a paso (matemáticas, código complejo, lógica).

Claude 4 (Anthropic)

Mi favorito para tareas largas y complejas. Contexto de 200K tokens (puede procesar documentos enormes), excelente siguiendo instrucciones detalladas y más honesto que la media (dice "no lo sé" cuando no sabe). La familia va de Haiku (rápido y barato) a Opus (máxima calidad).

Gemini 2.5 (Google)

La apuesta de Google. Destaca en contexto ultra-largo (hasta 1 millón de tokens), procesamiento multimodal nativo y acceso a búsqueda en tiempo real. Muy integrado con el ecosistema de Google.

Llama 4 (Meta)

El rey del open source. Puedes descargarlo y correrlo en tu propia máquina sin enviar datos a nadie. No es tan potente como los comerciales en las tareas más complejas, pero para muchos usos es más que suficiente y te da control total.

Mistral y DeepSeek

Modelos eficientes que compiten con modelos mucho más grandes. DeepSeek ha sorprendido por su rendimiento a bajo coste. Mistral es la apuesta europea.

Modelo	Empresa	Contexto	Open Source	Mejor para
GPT-4o / o3	OpenAI	128K	No	Uso general, razonamiento
Claude 4	Anthropic	200K	No	Tareas complejas, código
Gemini 2.5	Google	1M+	No	Multimodal, contexto largo
Llama 4	Meta	128K	Sí	Privacidad, personalización
Mistral Large	Mistral	128K	Parcial	Europa, eficiencia

Conceptos clave que debes conocer

Tokens

Los LLMs no procesan palabras, procesan tokens: fragmentos de texto que pueden ser una palabra completa, parte de una palabra o un símbolo. "Inteligencia" podría ser 1-3 tokens dependiendo del modelo. Los precios de las APIs se miden en tokens.

Temperatura

Controla la aleatoriedad de las respuestas. Temperatura 0 = siempre elige la palabra más probable (determinístico, repetitivo). Temperatura alta = más variedad y creatividad, pero más riesgo de incoherencia.

Ventana de contexto

La cantidad máxima de texto que el modelo puede procesar de una vez (entrada + salida). Si tu conversación supera la ventana, el modelo "olvida" el principio. Por eso modelos con contexto largo (200K, 1M tokens) son importantes para documentos grandes.

Fine-tuning

Entrenar un modelo existente con datos propios para especializarlo en una tarea concreta. Es como contratar a un generalista y formarlo en tu sector.

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

El proceso por el que humanos evalúan las respuestas del modelo y le enseñan a ser más útil, preciso y seguro. Es lo que convierte un modelo base (que solo predice texto) en un asistente conversacional.

Lo que los LLMs NO pueden hacer (todavía)

Por mucho que impresionen, hay limitaciones fundamentales:

No razonan de verdad. Simulan razonamiento mediante predicción de patrones. En tareas de lógica compleja o matemáticas avanzadas, pueden fallar de formas absurdas.

No tienen memoria persistente. Cada conversación empieza de cero (salvo que uses herramientas externas). No "aprenden" de tus interacciones anteriores de forma nativa.

No acceden a información en tiempo real. Un LLM puro no sabe qué pasó ayer. Necesita herramientas externas (búsqueda web, RAG) para información actualizada.

No saben lo que no saben. Esta es la limitación más peligrosa. Un LLM no tiene un sensor de "incertidumbre" fiable. Puede estar completamente equivocado y presentarlo con total seguridad.

Por qué importa entender esto

No necesitas saber programar redes neuronales ni entender backpropagation para usar bien la IA. Pero sí necesitas entender los fundamentos:

1. Para no caer en el hype: cuando alguien diga "la IA piensa", sabrás que no, que predice. Y eso cambia cómo evalúas las respuestas.
2. Para entender los fallos: cuando la IA alucine, no te frustrarás. Entenderás por qué pasa y sabrás cómo mitigarlo.
3. Para elegir el modelo correcto: no todos los LLMs son iguales. Saber sus diferencias te permite elegir el adecuado para cada tarea.
4. Para prepararte para lo que viene: los agentes, el RAG, el fine-tuning... todo se construye sobre LLMs. Si entiendes la base, entiendes todo lo demás.

El LLM es el motor. Tú eres el conductor. Y un buen conductor no necesita ser mecánico, pero sí necesita entender cómo funciona su coche para conducirlo bien.