¿Cómo funciona un LLM (Large Language Model)?

Un LLM (Large Language Model) funciona mediante redes neuronales profundas entrenadas con grandes volúmenes de texto. Su objetivo es predecir y generar palabras de manera coherente basándose en patrones aprendidos.

🔍 Pasos clave en su funcionamiento:

1. Entrenamiento con grandes datos
   • Se alimenta con libros, artículos, sitios web y otros textos.
   • Aprende relaciones entre palabras, frases y conceptos.
2. Procesamiento basado en tokens
   • Divide el texto en fragmentos llamados tokens (pueden ser palabras o partes de palabras).
   • Usa modelos como Transformers (ej. GPT-4) para analizar secuencias de tokens.
3. Predicción de palabras
   • Cuando recibe una entrada, predice la palabra más probable que sigue según su entrenamiento.
   • No tiene memoria real, pero usa contexto de la conversación para generar respuestas coherentes.
4. Ajustes y mejoras
   • Se afinan con instrucciones humanas y técnicas como RLHF (Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana).
   • Se optimizan para evitar sesgos y mejorar la precisión.

📌 Ejemplo en acción:

🔹 Si le escribes: "El cielo es azul y las nubes son..."

🔹 El LLM predice palabras como "blancas", "algodonosas", "hermosas", etc.

🔹 Escoge la más probable según su entrenamiento y genera la respuesta.

📌 En resumen:

Un LLM usa patrones de lenguaje para generar respuestas basadas en predicciones probabilísticas.