LLM (Large Language Model)

LLM (Large Language Model, modelo de lenguaje de gran escala) es la tecnología subyacente en sistemas como GPT-4, Claude o Llama. Se entrenan sobre corpus masivos de texto usando la arquitectura Transformer, que les permite capturar relaciones entre palabras y conceptos a una escala que los modelos anteriores no alcanzaban. El resultado es un sistema capaz de generar texto coherente, responder preguntas, resumir documentos, traducir, escribir código y razonar sobre problemas complejos.

Una aclaración técnica relevante: un LLM no "entiende" en el sentido cognitivo humano. Predice qué texto es más probable dado un contexto. Esto explica sus dos limitaciones estructurales: las alucinaciones (genera texto plausible pero incorrecto con plena confianza) y el conocimiento estático (sabe lo que había en sus datos de entrenamiento, con una fecha de corte). Ambas limitaciones tienen mitigaciones —RAG para el conocimiento, prompts de verificación para la fiabilidad—, pero no desaparecen.

Para una empresa, el LLM rara vez se usa solo. Es un componente en una arquitectura mayor: con RAG accede a tu base de conocimiento, con herramientas externas ejecuta acciones, con fine-tuning se especializa en un dominio. Qué modelo elegir depende de la tarea, los requisitos de privacidad, la latencia tolerable y el presupuesto. No hay un modelo universalmente mejor.

LichiroLabs selecciona el modelo adecuado para cada caso de uso —propietario, abierto o local— en función de los requisitos técnicos y de gobernanza del cliente.