a Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés) , también conocidos como Modelos de Lenguaje a Gran Escala o Modelos de Lenguaje a Gran Escala, son un tipo de algoritmo de inteligencia artificial que utiliza de aprendizaje profundo y grandes volúmenes de datos para comprender, generar y procesar el lenguaje natural. Su arquitectura se basa generalmente en redes neuronales transformacionales , que permiten el procesamiento paralelo de secuencias de datos y la captura de dependencias de largo alcance en el texto, lo que les permite realizar una amplia gama de lingüísticas .

Estos modelos se entrenan con enormes corpus de texto, que pueden incluir libros, artículos, sitios web y otras de información , lo que les permite aprender patrones de gramática, semántica, hechos e incluso razonamiento. La capacidad de un modelo de aprendizaje automático (LLM) está intrínsecamente ligada al volumen y la calidad de sus datos de entrenamiento, así como al número de parámetros del modelo, que puede oscilar entre cientos de millones y billones. Esta escala masiva permite a los LLM generalizar y realizar tareas para las que no fueron programados explícitamente, como la generación de resúmenes, la traducción, la generación de código y la respuesta a preguntas.

herramientas de creación de contenido , análisis de sentimientos e investigación de información comprender y generar lenguaje humano, es importante destacar que carecen de consciencia o comprensión en el sentido , y sus respuestas se basan en patrones estadísticos aprendidos durante el entrenamiento. La continua evolución de los LLM promete tener un impacto significativo en diversas industrias y en nuestra interacción con la información.

Fuentes:

• IBM Cloud Learn Hub. "¿Qué son los modelos de lenguaje grandes (LLM)?". Disponible en: https://www.ibm.com/cloud/learn/large-language-models . Consultado el 7 de julio de 2025.
• Google Cloud. «Modelos de lenguaje grandes (LLM)». Disponible en: https://cloud.google.com/learn/what-are-large-language-models . Consultado el 7 de julio de 2025.