¿Qué modelo de IA es mejor? Guía definitiva 2025

Un LLM no funciona como un buscador. No siempre puede acceder a internet en tiempo real, ni consulta bases de datos externas cuando le haces una pregunta. Todo su conocimiento está comprimido dentro de sus propios parámetros, como si hubiera leído todos los libros del mundo y los llevara en la memoria.

Durante su entrenamiento, este modelo de IA analiza terabytes de texto: artículos, libros, código fuente, foros, páginas web… Y lo hace a través de un proceso llamado entrenamiento supervisado, en el que intenta predecir la siguiente palabra (o token) de una frase.

Imagina esto:

El modelo de inteligencia artificial recibe una frase incompleta, como por ejemplo:

“La capital de Francia es…”

En lugar de buscar la respuesta en Google o en un archivo guardado, lo que hace es algo diferente: intenta adivinar cuál sería la palabra más lógica para completar esa frase (como lo haría una persona que ha leído mucho).

Para tomar esa decisión, el modelo recuerda que en sus entrenamientos —donde leyó millones de textos— ha visto muchas veces esa frase. Y la mayoría de las veces, lo que sigue es la palabra “París”.

Entonces, basándose en lo que “leyó” durante su formación, predice que la palabra correcta para poner después de “La capital de Francia es” es “París”.

Ahora bien, este proceso no sucede solo una vez.

Durante el entrenamiento, el modelo ha tenido que hacer esto miles de millones de veces, con frases de todo tipo. Y cada vez que se equivoca, ajusta sus “reglas internas” para hacerlo mejor la próxima vez.

Como ves, lo que hacen los modelos LLM es comparar patrones lingüísticos y calcular, entre muchas posibilidades, cuál es la respuesta o palabra más probable para continuar un texto, basándose en la gran cantidad de datos con la que fueron entrenados.

Básicamente, estas IAs No escriben por entendimiento, sino por estadística.

Ok, ahora que sabemos como funcionan los modelos LLM, pasaremos a un concepto mas: La «Tokenizacion»

• Modelos con más parámetros tienden a ser más “inteligentes” y precisos, sobre todo en tareas creativas, de programación o razonamiento complejo.
• Modelos más pequeños son ideales para uso rápido, respuestas simples o ejecución local.
• Algunos modelos, como GPT-4, usan una arquitectura híbrida conocida como Mixture of Experts (MoE), donde solo parte del modelo se activa en cada respuesta, lo que optimiza velocidad sin perder capacidad.