¿Cómo Generan Respuestas los Grandes Modelos de Lenguaje? | Preguntas Frecuentes sobre Monitoreo de IA

Comprendiendo la Generación de Respuestas de los LLM

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) como ChatGPT, Gemini y Perplexity no recuperan respuestas preescritas de una base de datos. En cambio, generan respuestas mediante un sofisticado proceso de reconocimiento de patrones y predicción probabilística. Cuando envías un mensaje, el modelo no “busca” información, sino que predice qué palabras o ideas deben venir a continuación, basándose en todo lo aprendido durante el entrenamiento. Esta distinción fundamental es crucial para entender cómo funcionan los sistemas de IA modernos. El proceso implica varias etapas de transformación, desde descomponer el texto en piezas manejables hasta procesarlas a través de miles de millones de parámetros interconectados. Cada etapa refina la comprensión del modelo y genera representaciones cada vez más sofisticadas del significado.

Tokenización: Descomponiendo el Lenguaje en Partes

El proceso de generación de respuestas comienza con la tokenización, un procedimiento que convierte el texto en bruto en unidades discretas llamadas tokens. Estos tokens no siempre son palabras completas; pueden ser letras, sílabas, subunidades de palabras o palabras enteras, dependiendo del diseño del tokenizador. Cuando introduces “Explica cómo funciona la fotosíntesis”, el modelo lo divide en tokens que puede procesar matemáticamente. Por ejemplo, una oración podría separarse en tokens como [“Explica”, “cómo”, “foto”, “síntesis”, “funciona”]. Esta tokenización es esencial porque las redes neuronales funcionan con datos numéricos, no con texto en bruto. Cada token se mapea a un identificador único que el modelo puede usar. El tokenizador varía según el LLM—algunos usan codificación por pares de bytes, otros diferentes algoritmos—pero el objetivo es siempre el mismo: convertir el lenguaje humano en un formato adecuado para el cálculo matemático.

Embeddings de Tokens y Codificación Posicional

Una vez tokenizado el texto, cada token se convierte en un embedding de token—un vector numérico que captura información semántica y léxica sobre ese token. Estos embeddings se aprenden durante el entrenamiento y existen en un espacio de alta dimensión (a menudo de 768 a 12.288 dimensiones). Los tokens con significados similares tienen embeddings cercanos en ese espacio. Por ejemplo, los embeddings de “rey” y “emperador” estarían cerca porque comparten propiedades semánticas. Sin embargo, en esta etapa, cada embedding solo contiene información sobre ese token individual, no sobre su posición en la secuencia ni su relación con otros tokens.

Para superar esta limitación, el modelo aplica codificación posicional, que inyecta información sobre la posición de cada token en la secuencia. Esto generalmente se realiza usando funciones trigonométricas (ondas seno y coseno) que crean firmas posicionales únicas para cada ubicación. Este paso es crítico porque el modelo necesita entender no solo qué palabras están presentes, sino el orden en que aparecen. La información posicional se suma al embedding del token, creando una representación enriquecida que codifica tanto “qué es el token” como “dónde se encuentra en la secuencia”. Esta representación combinada entra entonces en las capas principales del transformer.

La Arquitectura Transformer: El Motor de la Generación de Respuestas

La arquitectura transformer es la columna vertebral de los LLM modernos, presentada en el innovador artículo de 2017 “Attention Is All You Need”. A diferencia de modelos secuenciales más antiguos como los RNN y LSTM que procesaban la información token por token, los transformers pueden analizar todos los tokens de una secuencia simultáneamente. Esta capacidad de procesamiento paralelo acelera enormemente tanto el entrenamiento como la inferencia. El transformer consta de múltiples capas apiladas, cada una con dos componentes principales: atención multi-cabeza y redes neuronales feed-forward. Estas capas trabajan juntas para refinar progresivamente la comprensión del texto de entrada.

Atención Multi-Cabeza: El Mecanismo Central

La atención multi-cabeza es, sin duda, el componente más importante en la arquitectura transformer. Permite que el modelo se concentre simultáneamente en diferentes aspectos del texto de entrada. Cada “cabeza” opera de forma independiente con su propio conjunto de matrices de pesos aprendidas, lo que permite capturar distintos tipos de relaciones lingüísticas. Por ejemplo, una cabeza puede especializarse en relaciones gramaticales, otra en significados semánticos y otra en patrones sintácticos.

El mecanismo de atención funciona mediante tres vectores clave para cada token: Consulta (Q), Clave (K) y Valor (V). El vector de Consulta representa el token actual preguntando “¿a qué debo prestar atención?”. Los vectores Clave representan todos los tokens de la secuencia, respondiendo “esto es lo que soy”. El modelo calcula puntuaciones de atención mediante el producto punto entre los vectores de Consulta y Clave, que mide la relevancia de cada token respecto a la posición actual. Estas puntuaciones se normalizan usando softmax, que las convierte en pesos de atención que suman uno. Finalmente, el modelo calcula una suma ponderada de los vectores Valor usando estos pesos, produciendo una representación enriquecida por el contexto para cada token.

Considera la frase “La CEO le dijo a la gerente que ella aprobaría el trato”. El mecanismo de atención debe determinar que “ella” se refiere a la CEO, no a la gerente. El vector de Consulta para “ella” tendrá altos pesos de atención para “CEO” porque el modelo ha aprendido que los pronombres suelen referirse a los sujetos. Esta capacidad para resolver ambigüedades y comprender dependencias de largo alcance es lo que hace tan potentes a los mecanismos de atención. Varias cabezas de atención trabajando en paralelo permiten al modelo captar esta información mientras atiende simultáneamente a otros patrones lingüísticos.

Redes Feed-Forward y Refinamiento por Capas

Después de que el mecanismo de atención procesa cada token, la salida pasa por redes neuronales feed-forward (FFN). Estas son perceptrones multicapa relativamente simples aplicados de forma independiente a cada token. Mientras que la atención mezcla información entre todos los tokens en la secuencia, el paso FFN refina los patrones contextuales que la atención ya ha integrado. Las capas FFN extraen características y patrones de nivel superior de la salida de atención, enriqueciendo aún más la representación de cada token.

Tanto la atención como las FFN utilizan conexiones residuales y normalización por capas. Las conexiones residuales permiten que la información fluya directamente de una capa a la siguiente, evitando la pérdida de información en redes profundas. La normalización por capas estabiliza el entrenamiento normalizando las salidas de cada capa. Estas técnicas aseguran que, a medida que la información pasa por muchas capas (los LLM modernos tienen de 12 a más de 96), las representaciones se mantengan coherentes y significativas. Cada capa enriquece progresivamente los embeddings de tokens con información lingüística más abstracta y de mayor nivel.

Procesamiento Iterativo a Través de Capas Apiladas

El transformer procesa la entrada a través de múltiples capas apiladas, refinando en cada una las representaciones de los tokens. En la primera capa, los tokens adquieren conciencia de su contexto inmediato y de las relaciones con tokens cercanos. A medida que la información fluye por las siguientes capas, los tokens desarrollan una comprensión cada vez más sofisticada de dependencias a largo plazo, relaciones semánticas y conceptos abstractos. La representación de un token en la capa 50 de un modelo de 96 capas contiene mucha más información contextual que en la capa 1.

Este refinamiento iterativo es crucial para comprender fenómenos lingüísticos complejos. Las capas tempranas pueden captar patrones sintácticos básicos, las intermedias identificar relaciones semánticas y las finales comprender conceptos abstractos y patrones de razonamiento. El modelo no aprende explícitamente estas jerarquías: surgen de forma natural durante el entrenamiento. Cuando un token llega a la capa final, su representación codifica no solo su significado literal, sino su papel en toda la secuencia de entrada y cómo se relaciona con la tarea.

De Representaciones a Distribuciones de Probabilidad

Tras pasar por todas las capas transformer, cada token tiene una representación final que captura información contextual rica. Sin embargo, el objetivo final del modelo es generar el siguiente token de la secuencia. Para lograr esto, la representación final del token (normalmente el último de la secuencia de entrada) se proyecta a través de una capa de salida lineal seguida de una función softmax.

La capa de salida lineal multiplica la representación final del token por una matriz de pesos para producir logits—puntuaciones no normalizadas para cada token del vocabulario. Estos logits indican la preferencia bruta del modelo por cada posible siguiente token. La función softmax convierte estos logits en una distribución de probabilidad donde todas las probabilidades suman uno. Esta distribución representa la evaluación del modelo sobre qué token debe seguir. Por ejemplo, si la entrada es “El cielo es”, el modelo podría asignar alta probabilidad a “azul” y menores a otros colores o palabras no relacionadas.

Generación de Tokens y Estrategias de Decodificación

Una vez que el modelo produce una distribución de probabilidad sobre el vocabulario, debe seleccionar qué token generar. El enfoque más simple es la decodificación codiciosa, que siempre elige el token con mayor probabilidad. Sin embargo, esto puede llevar a respuestas repetitivas o subóptimas. Existen enfoques más sofisticados como el muestreo por temperatura, que ajusta la distribución para hacerla más o menos uniforme, y el muestreo top-k, que solo considera los k tokens más probables. El beam search mantiene varias secuencias candidatas y elige la mejor según la probabilidad acumulada.

El token seleccionado se añade a la secuencia de entrada y se repite todo el proceso. El modelo procesa la entrada original más el nuevo token generado, produciendo una distribución de probabilidad para el siguiente token. Este proceso iterativo continúa hasta que el modelo genera un token especial de fin de secuencia o alcanza un límite máximo de longitud. Por eso las respuestas de los LLM se generan token por token, con cada nuevo token dependiendo de todos los anteriores en la secuencia.

Aprendizaje a Partir de Datos Masivos de Entrenamiento

Las notables capacidades de los LLM provienen de su entrenamiento con miles de millones de tokens de fuentes diversas: libros, artículos, repositorios de código, conversaciones y páginas web. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir el siguiente token dada toda la secuencia anterior. Este objetivo simple, repetido miles de millones de veces en enormes conjuntos de datos, hace que el modelo absorba patrones sobre el lenguaje, hechos, razonamiento e incluso programación. El modelo no memoriza frases específicas; aprende patrones estadísticos de cómo funciona el lenguaje.

Los LLM modernos contienen miles de millones a cientos de miles de millones de parámetros—pesos ajustables que codifican patrones aprendidos. Estos parámetros se refinan mediante un proceso llamado backpropagation, donde las predicciones del modelo se comparan con los tokens reales siguientes y los errores se usan para actualizar los parámetros. La escala de este proceso es enorme: entrenar un modelo grande puede requerir semanas o meses en hardware especializado y consumir grandes cantidades de electricidad. Sin embargo, una vez entrenado, el modelo puede generar respuestas en milisegundos.

Fine-Tuning y Alineamiento para Mejores Respuestas

El entrenamiento bruto de modelos de lenguaje produce modelos capaces de generar texto fluido, pero que pueden emitir contenido inexacto, sesgado o dañino. Para abordar esto, los desarrolladores aplican técnicas de fine-tuning y alineamiento. El fine-tuning implica entrenar el modelo en conjuntos de datos curados de ejemplos de alta calidad. El alineamiento consiste en que expertos humanos califiquen las salidas del modelo y usen esa retroalimentación para refinar aún más el modelo mediante técnicas como el Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF).

Estos procesos posteriores al entrenamiento enseñan al modelo a ser más útil, inofensivo y honesto. No cambian el mecanismo fundamental de generación de respuestas, sino que guían al modelo para generar mejores respuestas. Por eso diferentes LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) producen resultados distintos para el mismo mensaje: han sido afinados y alineados de manera diferente. El toque humano en este proceso es esencial; sin alineamiento, los LLM serían menos útiles y potencialmente dañinos.

Por Qué las Respuestas de los LLM se Sienten Naturales y Contextuales

Los LLM generan respuestas sorprendentemente humanas porque han aprendido de miles de millones de ejemplos de comunicación humana. El modelo ha absorbido patrones sobre cómo las personas estructuran argumentos, expresan emociones, usan el humor y adaptan el tono al contexto. Cuando le pides ánimo a un LLM, no decide conscientemente ser empático; en cambio, ha aprendido que ciertos patrones de respuesta siguen a mensajes de ánimo en sus datos de entrenamiento.

Esta comprensión aprendida de la dinámica conversacional, combinada con el mecanismo de atención para mantener el contexto, genera respuestas coherentes y adecuadas al contexto. El modelo puede mantener un personaje consistente, recordar partes anteriores de la conversación y ajustar su tono según las aparentes necesidades del usuario. Estas capacidades surgen de los patrones estadísticos aprendidos durante el entrenamiento, no de programación explícita. Por eso los LLM pueden mantener conversaciones matizadas, entender implicaciones sutiles y generar contenido creativo.

Limitaciones y el Rol de las Ventanas de Contexto

A pesar de su sofisticación, los LLM tienen limitaciones importantes. Solo pueden procesar una cantidad limitada de contexto a la vez, definida por la ventana de contexto (típicamente de 2.000 a 200.000 tokens según el modelo). La información más allá de esta ventana se pierde. Además, los LLM no tienen acceso en tiempo real a información actual; solo pueden trabajar con el conocimiento de sus datos de entrenamiento. Pueden alucinar—generar con confianza información falsa que suena plausible. También tienen dificultades con tareas que requieren cálculos matemáticos precisos o razonamiento lógico que va más allá de la identificación de patrones.

Comprender estas limitaciones es crucial para usar eficazmente los LLM. Son excelentes en tareas que implican comprensión, generación de lenguaje y reconocimiento de patrones, pero deben combinarse con otras herramientas para tareas que requieran información en tiempo real, cálculo preciso o exactitud garantizada. A medida que evoluciona la tecnología LLM, los investigadores desarrollan técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG), que permite a los modelos acceder a fuentes de información externas, y el prompting de cadena de pensamiento, que fomenta el razonamiento paso a paso.