El desarrollo de LLM Large Language Model es uno de los temas más relevantes en la actualidad. Hace pocos años investigar cómo crear un LLM era una actividad muy especializada dentro de la investigación en IA, pero hoy es común encontrar guías sobre cómo construir un LLM desde cero o debatir si conviene desarrollar uno propio.

En términos generales, construir un LLM implica cuatro pasos principales: curación y recopilación de datos, diseño de la arquitectura del modelo, entrenamiento a gran escala y evaluación.

1. Curación y recopilación de datos Este es el primer y más laborioso paso. La máxima práctica es que la calidad del modelo depende de la calidad de los datos. Por ejemplo, GPT-3 se entrenó con alrededor de 300 mil millones de tokens y LLaMA 2 con aproximadamente 2 billones de tokens. Un token es un fragmento de texto; por ejemplo, la frase PCIU Computer Club puede descomponerse en tokens como [PCI, U, Computer, Club]. El tipo de datos necesarios depende del objetivo del LLM: puede ser de propósito general o específico de un dominio como medicina o finanzas. Las fuentes habituales son libros, artículos científicos, bases de código público como GitHub o GitLab y páginas web, así como conjuntos de datos públicos como Common Crawl o los datasets de Hugging Face. Tras la recolección se realiza limpieza para eliminar textos duplicados o de baja calidad y se aplica tokenización con un tokenizer adecuado.

2. Arquitectura del modelo En esta etapa se diseña o se elige la arquitectura. La mayoría de los LLM modernos se basan en Transformers, que funcionan prestando atención a las relaciones entre palabras en lugar de procesarlas una por una. Gracias a ese mecanismo se pueden resolver ambigüedades como en las oraciones: Yo golpeé la pelota con un bate (bate como objeto) versus Yo golpeé al murciélago con una pelota (murciélago como animal). El Transformer no memoriza significados palabra por palabra, sino que infiere el sentido a partir de las relaciones entre sujeto, acción, objeto y herramientas o complementos.

3. Entrenamiento a escala Aquí se alimenta al modelo con los datos y se ajustan sus parámetros para que aprenda a predecir y generar texto. El reto principal es la escala: entrenar con billones de tokens y miles de millones de parámetros exige un coste computacional enorme. Por eso se aplican técnicas para optimizar recursos como precisión mixta, gradient checkpointing o puntos de control de gradiente, y diferentes formas de paralelismo de modelo y datos. Estas estrategias reducen el coste manteniendo un rendimiento viable.

4. Evaluación Antes de desplegar un LLM es imprescindible evaluar su comportamiento para comprobar que cumple el caso de uso deseado y que no genera salidas tóxicas o sesgadas. Existen numerosos benchmarks y conjuntos de evaluación, además de prácticas de testing interno y auditorías de seguridad y sesgo. Una evaluación rigurosa garantiza modelos útiles, fiables y más seguros.

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