Este artículo ofrece una inmersión en los mecanismos centrales de los modelos de lenguaje modernos y explica los conceptos esenciales que distinguen a un usuario ocasional de un verdadero practicante en arquitectura de LLM.
Arquitectura Transformer y atención: La innovación central es el mecanismo de atención que permite al modelo ponderar la importancia relativa de distintas palabras del texto al procesar y generar lenguaje. El Transformer es la columna vertebral de la mayoría de los LLM modernos, como GPT y BERT, y se construye a partir de dos bloques principales que pueden combinarse según el objetivo: encoders y decoders.
Términos clave: Texto o documento es la secuencia completa de palabras que tratamos; token es la unidad mínima que procesa el modelo tras la tokenización; embedding es un vector numérico que representa el significado semántico de un token o de una secuencia de tokens.
Encoders: se usan típicamente para generar embeddings. Un embedding convierte una secuencia de palabras en una representación vectorial que captura contexto y significado en un espacio multidimensional donde conceptos semánticamente similares quedan cerca entre sí. Esto habilita búsquedas por similitud más robustas que las búsquedas por palabras clave.
Decoders: generan texto prediciendo el siguiente token del vocabulario en cada paso. Importante recordar que el decoder produce un token a la vez y la generación de una secuencia larga se obtiene retroalimentando tokens generados como nuevo contexto.
Modelos encoder decoder: codifican una entrada y usan esa codificación para generar una salida, adecuados para tareas secuencia a secuencia como traducción. El flujo típico es tokenizar la entrada, pasarla al encoder para obtener embeddings y alimentar esos embeddings al decoder que genera la salida paso a paso, reutilizando tokens previos en un bucle autoregresivo.
Aplicaciones según arquitectura: embeddings para búsqueda y clustering; generación creativa, chat y redacción para decoders; traducción y resúmenes abstractive para encoder decoders. Cada caso tiene requisitos diferentes de datos y tamaño de modelo.
Prompts y aprendizaje en contexto: el prompting condiciona un LLM con instrucciones y ejemplos. El few shot o k shot consiste en proporcionar k ejemplos en el prompt para guiar la salida. Esto suele mejorar el rendimiento frente a 0 shot en muchas tareas.
Estrategias avanzadas de prompting: Chain of Thought hace que el modelo genere pasos intermedios de razonamiento; Least-to-Most descompone problemas complejos en subproblemas más sencillos y los resuelve en orden; Step-back invita al modelo a abstraer principios de alto nivel antes de responder. Estas técnicas mejoran la calidad en razonamiento complejo.
Riesgos y limitaciones del prompting: inyecciones de prompt donde entradas maliciosas alteran instrucciones del sistema; sesgos inherentes por datos de entrenamiento que pueden amplificar estereotipos; alucinaciones o generationes de información falsa; y riesgos de privacidad cuando se incluyen datos sensibles en los prompts.
Entrenamiento y adaptación: cuando el prompting no basta, el entrenamiento modifica permanentemente los parámetros del modelo. Opciones comunes son preentrenamiento continuo para ampliar la base de conocimiento de un dominio, fine tuning completo para enseñar una tarea específica y métodos eficientes en parámetros como LoRA o soft prompting que permiten especializar modelos con menor coste computacional.
LoRA añade capas adaptadoras pequeñas mientras se mantienen congelados los parámetros originales; soft prompting aprende vectores de prompt que guían el modelo sin tocar sus pesos. Estas técnicas son ideales para personalizar comportamiento con menos datos y coste.
Decoding y control de creatividad: la generación se realiza seleccionando tokens según una distribución de probabilidad. Greedy decoding elige siempre la opción más probable; sampling introduce aleatoriedad controlada por temperatura que ajusta la fluidez o creatividad; Top K y Top P filtran el vocabulario para evitar elecciones absurdas y lograr un equilibrio entre coherencia y diversidad.
Consejos prácticos: para respuestas factuales use temperatura baja y estrategias conservadoras; para creatividad aumente la temperatura y combine con Top K o Top P; para tareas empresariales considere adaptar el modelo con PEFT y validar exhaustivamente para mitigar sesgos y riesgos de seguridad.
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