En este episodio, desmitificamos la aparente “magia” detrás de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) para entender qué sucede realmente en el milisegundo que transcurre desde que enviamos un prompt hasta que aparece el texto. Contrario a la intuición, descubrimos que el modelo no tiene una respuesta predefinida ni un plan oculto; genera el contenido una pieza a la vez, construyendo la respuesta sobre la marcha mediante un proceso puramente probabilístico y no a través de un entendimiento consciente. Analizamos cómo el sistema evalúa constantemente más de 100.000 opciones posibles para elegir el siguiente fragmento de información.
Nos adentramos en la arquitectura técnica desglosando las cinco etapas críticas del proceso: desde la tokenización, que convierte palabras en secuencias numéricas, hasta los embeddings, que transforman esos números en vectores de significado capaces de entender relaciones semánticas (como la cercanía entre “Python” y “JavaScript”). Exploramos el funcionamiento del Transformer y su mecanismo de “atención”, que permite al modelo entender el contexto de una frase, y detallamos cómo parámetros como la temperatura y el sampling controlan la delgada línea entre una respuesta precisa y una incoherente.
Finalmente, discutimos las implicaciones prácticas de esta mecánica para el uso profesional de la IA. Explicamos por qué ocurren las “alucinaciones” —el modelo prioriza patrones de plausibilidad sobre la verdad fáctica— y por qué los límites de contexto son una restricción computacional cuadrática inevitable y no una decisión arbitraria del software. Concluimos que comprender que la IA es un mecanismo de predicción y no una fuente de verdad es esencial para controlar mejor sus resultados en tareas técnicas y de programación.
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