Muchos resúmenes populares sobre los grandes modelos de lenguaje sugieren que estos sistemas no saben lo que van a decir hasta que generan palabra a palabra, como si fueran un autocompletado que decide cada término en el instante. Esa explicación puede ayudar a entender de forma muy básica el concepto, pero genera varias ideas equivocadas. La visión más precisa es que un LLM calcula de manera determinista todas las respuestas posibles para un prompt y asigna a cada una una probabilidad fija, y luego el proceso de muestreo elige un único camino hasta una respuesta final.

Un LLM es, en esencia, una máquina matemática: recibe una entrada y, con unos parámetros internos fijados durante el entrenamiento, devuelve unos valores predecibles. Si se pasa exactamente la misma entrada y las mismas condiciones a la misma implementación del modelo, los resultados serán los mismos. La aparente aleatoriedad no proviene de la red neuronal en sí, sino de la capa externa que usamos para convertir esas puntuaciones en texto, conocida como decodificador o sampler.

Conceptualmente se puede imaginar el espacio de salida como un árbol de probabilidades. A partir de un prompt inicial el modelo calcula las puntuaciones para cada token posible, que al normalizarlas mediante softmax devienen en probabilidades. Cada token elegido extiende la rama y el modelo vuelve a calcular las probabilidades para el siguiente token, y así sucesivamente. Si se exploran las mismas ramas que habría tomado el modelo al añadir tokens concretos al prompt, las probabilidades en esos subárboles son identicas: el modelo ya las conocía antes de que se tomara la decisión final.

En términos técnicos esto pasa porque cada token se representa mediante embeddings numéricos que el Transformer procesa con mecanismos de atención. La atención determina cómo se relacionan los tokens entre sí y la red va refinando una representación interna, la ubicación en el llamado latent space. Esas coordenadas internas son las que después determinan las probabilidades sobre los tokens siguientes, expresadas originalmente como logits y luego convertidas en probabilidades por softmax.

La no determinismo que suele observarse al generar texto se introduce en la fase de muestreo mediante parámetros humanos que controlan la exploración: temperatura que reescala probabilidades, top_k que limita la lista a los k tokens más probables, top_p que limita por masa de probabilidad acumulada, y la semilla del generador aleatorio que decide selecciones ponderadas. Cambiando esos parámetros se recorre un camino u otro del árbol que el modelo ya había definido.

También hay fuentes prácticas de variación: diferentes bibliotecas, compiladores, hardware o incluso pequeñas diferencias en la aritmética de punto flotante pueden producir desviaciones mínimas en las probabilidades y, en casos raros, obligar a deshacer empates. No obstante, esto puede controlarse si se busca determinismo estricto para una aplicación concreta.

Para ilustrar esta idea es posible construir herramientas que muestren el árbol de probabilidades en lugar de elegir una única rama. Visualizar las N opciones más probables en cada paso deja claro que el LLM ya conoce las probabilidades de cada futuro token y que el papel del muestreador es decidir cuál de esas ramas seguir para producir una salida concreta.

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En resumen, lejos del mito del autocompletado sin memoria, los LLM conocen las posibilidades antes de hablar; es el diseño del muestreador y las decisiones del ingeniero las que hacen que observemos variedad en las respuestas. Comprender y explicar esa estructura permite crear aplicaciones a medida más confiables y potentes, integrando inteligencia artificial, servicios cloud y buenas prácticas de ciberseguridad para obtener soluciones empresariales robustas.