Los Large Language Models (LLM) o en español Grandes Modelos de Lenguaje, se han convertido en el núcleo de la inteligencia artificial generativa. Es común el uso de las herramientas más populares como ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot, que han demostrado que es posible mantener conversaciones naturales con maquinas, redactar documentos, generar código, resumir información y traducir idiomas con un nivel de calidad que parecía realizado por humanos.
Los LLM representan mucho más que una mejora tecnológica, ya que tiene un potencia interesante, diversos investigadores sostienen que constituyen una meta tecnología de propósito general, capaz de potenciar múltiples industrias y modificar la manera en que las personas producen, consumen y comparten conocimiento (Casado Márquez, 2024)
Comprender su funcionamiento e impacto resulta esencial para el mundo organizacional, académicos y ciudadanos que buscan aprovechar responsablemente este tipo de inteligencia artificial.
No tiene sentido creer que se puede alcanzar una perfección tecnología sin tener en cuenta las complejidades de la sociedades humanas y el complejo entramado de prácticas y tradiciones humanas.
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Un LLM es un sistema de inteligencia artificial entrenado mediante redes neuronales profundas utilizando enormes volúmenes de texto provenientes de libros, artículos científicos, páginas web y otros repositorios. Gracias a este entrenamiento, el modelo aprende patrones estadísticos del lenguaje y puede generar respuestas coherentes a partir de instrucciones escritos por los usuarios.
Desde una perspectiva funcional procesan grandes conjuntos de datos para identificar información relevante, resumir documentos, traducir idiomas, responder preguntas y predecir la siguiente secuencia de palabras dentro de un contexto determinado (Casado Márquez, 2024).
Uno de los ejemplos más conocidos es ChatGPT, desarrollado por OpenAI, definido como un modelo de lenguaje diseñado para generar respuestas contextuales y mantener conversaciones naturales mediante técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (OpenAI, 2023).Un gran hito fue el del lanzamiento de GPT-4, disponible en marzo de 2023 sorprendió no sólo con su capacidad para crear textos, sino por el interés que produjo en el público general. En pocos días alcanzó el millón de usuarios alrededor del planeta y sacudió el panorama de las grandes compañías de todo el mundo. Su poder reside en la estadística y en una serie de algoritmos capaces de analizar grandes cantidades de datos para deducir cuál es el resultado más óptimo para un determinado problema (Aa. Vv., 2024).
¿Cómo funcionan los LLM?
Todo LLM son entrenados utilizando billones de palabras provenientes de múltiples fuentes de información , permitiendo aprender relaciones complejas entre conceptos y los datos.
Durante el entrenamiento, el modelo aprende prediciendo cuál será la siguiente palabra más probable dentro de una secuencia, que tras millones de iteraciones, desarrolla capacidades emergentes como razonamiento, generación de texto, traducción y síntesis documental (OpenAI, 2023). Este proceso, permite que el modelo con el tiempo sea mas robusto y rapido, todo ayudado por un poder computacional que permite la ejecución del procesamiento de los modelos cada vez más complejos.
Los paises que son pioneros y referentes en creacion de modelos son Estados Unidos y China, de los cuales se tienen los siguientes LLM populares:
| Nombre del LLM | Empresa | Características principales | País de origen | Link de acceso |
| GPT-5 | OpenAI | Modelo multimodal de última generación; sobresale en razonamiento, programación, escritura, análisis de documentos y uso de herramientas. Base de ChatGPT. | 🇺🇸 Estados Unidos | https://chatgpt.com/ |
| Claude Opus 4 | Anthropic | Excelente para razonamiento complejo, análisis de documentos extensos, programación y seguridad mediante Constitutional AI. | 🇺🇸 Estados Unidos | https://claude.ai/ |
| Gemini 2.5 Pro | Modelo multimodal con gran ventana de contexto, razonamiento avanzado, generación de código e integración con Google Workspace. | 🇺🇸 Estados Unidos | https://gemini.google.com/ | |
| Llama 4 | Meta | Familia de modelos abiertos (Open Weight), ampliamente utilizada para investigación, personalización y despliegues empresariales. | 🇺🇸 Estados Unidos | https://www.llama.com/ |
| Grok 4 | xAI | Especializado en razonamiento, matemáticas y programación; integración con la plataforma X para información actualizada. | 🇺🇸 Estados Unidos | https://grok.com/ |
| Command A | Cohere | Optimizado para aplicaciones empresariales, RAG (Retrieval-Augmented Generation), asistentes corporativos y procesamiento documental. | 🇺🇸 Estados Unidos | https://cohere.com/ |
| DeepSeek V3 / R1 | DeepSeek | Modelo abierto con rendimiento sobresaliente en razonamiento, matemáticas y generación de código; muy competitivo frente a modelos comerciales. | 🇨🇳 China | https://chat.deepseek.com/ |
| Qwen 3 | Alibaba | Familia de modelos abiertos con capacidades multimodales, programación, razonamiento y soporte para múltiples idiomas. | 🇨🇳 China | https://chat.qwen.ai/ |
| Kimi K2 | Moonshot AI | Destaca por su enorme ventana de contexto, comprensión de documentos largos y aplicaciones de investigación. | 🇨🇳 China | https://kimi.ai/ |
| GLM-4.5 | Zhipu AI | Modelo de lenguaje avanzado para asistentes inteligentes, programación y aplicaciones empresariales; ampliamente utilizado en China. | 🇨🇳 China | https://chatglm.cn/ |
| ERNIE 4.5 | Baidu | Modelo multimodal integrado con el ecosistema de Baidu, orientado a búsqueda inteligente, generación de contenido y agentes de IA. | 🇨🇳 China | https://yiyan.baidu.com/ |
Aplicaciones que están transformando la sociedad
Según McKinsey (2023), la inteligencia artificial generativa podría aportar entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial mediante mejoras en productividad, automatización y generación de conocimiento. Esto se debe a que esta facilitando los procesos organizacionales, principalemte en tareas repetitivas y de bajo riesgo en la toma de deciciones.
GitHub reportó que herramientas basadas en LLM como Copilot permiten aumentar significativamente la velocidad de programación y reducir tareas repetitivas durante el desarrollo de software (GitHub, 2023). Sirviendo de asistente a los desarrolladores de software para garantizar una eficiencia en la generacion de codigo, aumentar la calidad y realizar tareas repetitivas pero necesarias como la refactorización de codigo.
Cada vez más investigadores utilizan modelos de lenguaje para resumir literatura científica, identificar tendencias de investigación y asistir en procesos de revisión bibliográfica, acelerando significativamente la producción académica.
A pesar de sus avances, los modelos de lenguaje presentan limitaciones importantes, entre ellas destacan las denominadas alucinaciones, donde el modelo genera información incorrecta presentada con aparente seguridad. Asimismo, pueden reproducir sesgos presentes en los datos de entrenamiento, afectar la privacidad de la información y generar contenido desinformativo si no existen mecanismos adecuados de supervisión, por lo cual la ultima decision simpre debe ser de una humano.
Los LLM representan uno de los avances tecnológicos más importantes de la última década en la computación, ya que es una tecnología que está siendo adoptada con mucha rapidez por la sociedad. Su capacidad para comprender y generar lenguaje natural está redefiniendo el mundo del trabajo, la educación, la investigación, las organizaciones y la creación de conocimiento.
Sin embargo, su verdadero potencial dependerá no solo de los avances técnicos, sino también de la capacidad de la sociedad para desarrollar marcos éticos, regulatorios e interdisciplinarios que permitan aprovechar sus beneficios minimizando sus riesgos.
Más que una herramienta tecnológica, los LLM se perfilan como una infraestructura digital que transformará profundamente la relación entre las personas, la información y la inteligencia artificial.
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📚 Cómo citar este artículo (APA 7)
Cifuentes G. (2026). Large Language Models LLM : base fundamental de la inteligencia artificial generativa. Giovanny Cifuentes. https://www.giovannycifuentes.com/large-language-models-llm-base-fundamental-de-la-inteligencia-artificial-generativa/
Referencias
Aa. Vv. (2024). Ok Pandora Seis Ensayos Sobre Inteligencia Artificial. El Gato Y La Caja.
Casado Márquez, E. (2024). MoPI.IA: Explorando la utilidad de la IA generativa para la ideación de proyectos de tesis.
GitHub. (2023). Research: quantifying GitHub Copilot’s impact on developer productivity and happiness
McKinsey (2023). The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier.
OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report.
