LLM

Que es

LLM (Large Language Model) es un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes cantidades de texto para:

Entender lenguaje natural - Comprender preguntas, instrucciones y contexto
Generar texto coherente - Respuestas, codigo, documentacion
Razonar - Seguir logica, resolver problemas paso a paso
Traducir y resumir - Entre idiomas y formatos

Los LLMs son el “cerebro” detras de ChatGPT, Claude, Gemini y Copilot.

Pronunciacion

IPA: /ɛl ɛl ɛm/

Suena como: “el-el-em” - pronunciando cada letra por separado

Tambien se dice:

“Large Language Model” completo
“Modelo de lenguaje grande” (en espanol)

Como funciona

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ARQUITECTURA LLM                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│   ENTRENAMIENTO (una vez)                                   │
│   ┌──────────────────────────────────────────────────────┐  │
│   │  Internet, libros, codigo, conversaciones            │  │
│   │  → Billones de tokens de texto                       │  │
│   │  → Semanas/meses en miles de GPUs                    │  │
│   └──────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                           │                                  │
│                           ▼                                  │
│   MODELO ENTRENADO                                          │
│   ┌──────────────────────────────────────────────────────┐  │
│   │  Parametros: 7B → 70B → 175B → 1T+                   │  │
│   │  Conocimiento "congelado" en pesos                   │  │
│   └──────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                           │                                  │
│                           ▼                                  │
│   INFERENCIA (cada uso)                                     │
│   ┌──────────────────────────────────────────────────────┐  │
│   │  Usuario: "Explica que es Kubernetes"               │  │
│   │  LLM: Predice siguiente token → siguiente → ...     │  │
│   │  Respuesta: "Kubernetes es una plataforma..."       │  │
│   └──────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Principales LLMs (2026)

Modelo	Empresa	Parametros	Fortaleza
GPT-5	OpenAI	~1T+	Razonamiento general
Claude 3.5/4	Anthropic	~200B	Codigo, seguridad
Gemini 2	Google	~1T+	Multimodal, busqueda
Llama 3	Meta	8B-405B	Open source
Mistral	Mistral AI	7B-22B	Eficiencia, EU

LLM vs SLM

Aspecto	LLM (Grande)	SLM (Pequeno)
Parametros	70B - 1T+	1B - 13B
Hardware	GPUs potentes, cloud	Laptop, telefono
Costo	Alto ($0.01-0.10/1K tokens)	Bajo o gratis local
Capacidad	Tareas complejas	Tareas especificas
Ejemplos	GPT-4, Claude	Phi-3, Llama 7B

Caso Practico: LLM en Desarrollo

Antes (sin LLM)

Desarrollador: Buscar en Stack Overflow
              Leer documentacion
              Copiar/adaptar codigo
              Debugear manualmente
Tiempo: 2-4 horas para feature simple

Ahora (con LLM)

Desarrollador: "Implementa autenticacion JWT en Express"

LLM: Genera codigo completo + tests + documentacion
     Explica cada parte
     Sugiere mejoras de seguridad

Tiempo: 15-30 minutos con revision

Limitaciones

Lo que los LLMs NO pueden hacer bien

Limitacion	Descripcion
Alucinaciones	Inventan informacion que suena real
Conocimiento limitado	Fecha de corte del entrenamiento
Matematicas complejas	Errores en calculos largos
Datos privados	No acceden a tu base de datos
Tiempo real	No saben que hora es

Mitigaciones

┌────────────────────────────────────────┐
│   COMO MEJORAR LLMs                     │
├────────────────────────────────────────┤
│                                         │
│   + RAG (Retrieval)                    │
│     → Acceso a documentos actuales     │
│                                         │
│   + Tools/Function Calling             │
│     → Ejecutar codigo, APIs            │
│                                         │
│   + Fine-tuning                        │
│     → Especializar en tu dominio       │
│                                         │
│   + Agentes                            │
│     → Planificar y ejecutar tareas     │
│                                         │
└────────────────────────────────────────┘

Terminos relacionados

[[Agentic AI]] - LLMs que pueden actuar autonomamente
[[SLM]] - Modelos pequenos para dispositivos locales
[[MCP]] - Protocolo para conectar LLMs a herramientas
[[Prompt Injection]] - Ataques de seguridad contra LLMs

Recuerda: Los LLMs son herramientas poderosas pero no perfectas. Siempre verifica la informacion critica y usa tu criterio profesional.

Pronunciación