LLM (Large Language Models)

Los LLM (Large Language Models por sus siglas en inglés o Modelo de Lenguaje Grande, en español) son sistemas de Inteligencia Artificial (IA) diseñados para entender y generar lenguaje humano mediante modelos de aprendizaje profundo. Utilizan grandes volúmenes de datos y algoritmos avanzados para ofrecer soluciones y crear contenidos relevantes en una variedad de aplicaciones, gracias a su capacidad para el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y machine learning, mediante instrucciones llamadas prompts.

Los LLM pueden transformar industrias al mejorar la eficiencia, la productividad y la creatividad. Algunas de sus aplicaciones más destacadas son: 

• Atención al cliente

Los Large Language Models proporcionan respuestas rápidas y precisas a las consultas de los usuarios. Resuelven problemas técnicos, guían a través de procedimientos complejos y ofrecen asistencia personalizada las 24 horas. 

• Creación de contenido  

Facilitan la redacción, el resumen de textos y la traducción automática. Las empresas de medios y marketing los utilizan para generar contenido de alta calidad. 

• Formación en empresas 

Simulan conversaciones y situaciones del mundo real, creando un entorno de aprendizaje interactivo. Son útiles para la formación en habilidades de comunicación y resolución de problemas, preparando a los equipos para las profesiones del futuro. 

• Investigación  

Ayudan a investigadores a encontrar y sintetizar información relevante rápidamente. Realizan búsquedas avanzadas y generan hipótesis basadas en datos existentes. 

• Personalización  

En plataformas de comercio electrónico, entretenimiento y educación, los LLM personalizan la experiencia del usuario con recomendaciones basadas en sus preferencias y comportamientos. 

Algunos de los más conocidos son:

• GPT (Generative Pre-trained Transformer): creado por OpenAI, es una arquitectura base que ha dado lugar a varias versiones. Su evolución más famosa es ChatGPT, capaz de redactar, resumir, traducir o incluso mantener conversaciones naturales con los usuarios.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): desarrollado por Google, se centra en comprender el contexto de las palabras en una frase, lo que lo hace especialmente útil para mejorar resultados en buscadores y tareas de comprensión lectora.
• Claude (Anthropic): destaca por su capacidad para manejar textos muy largos, de hasta 100.000 tokens (equivalente a cientos de páginas), lo que lo convierte en un aliado en la revisión de documentos extensos o libros completos.
• Jurassic-1 (AI21 Labs): con más de 170.000 millones de parámetros, se diseñó para realizar tareas de escritura creativa y generación de texto con un vocabulario amplio.
• Command (Cohere): especializado en la escritura y el análisis de textos en más de 100 idiomas, lo que lo hace atractivo para aplicaciones globales.
• Paradigm (LightOn): menos conocido, pero interesante porque propone alternativas con arquitecturas distintas que buscan superar algunas limitaciones de modelos como GPT-3.
  

En general, todos estos modelos ofrecen APIs que permiten a empresas y desarrolladores integrarlos en aplicaciones reales: asistentes virtuales, motores de búsqueda, chatbots de atención al cliente, análisis de documentos legales o médicos, y mucho más.

Los Large Language Models están cambiando la forma en la que interactuamos con la tecnología, impulsando una variedad de plataformas y herramientas que se adaptan a diferentes necesidades.

• ¿Qué es ChatGPT? 

ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es un modelo de lenguaje diseñado para la interacción conversacional. Capaz de responder preguntas, generar texto y asistir en tareas complejas, se utiliza en atención al cliente, educación y generación de ideas.

• ¿Qué es Gemini? 

Gemini, creado por Google DeepMind, es una plataforma de IA que emplea LLM para generar contenido, asistir en tareas técnicas y ofrecer respuestas contextuales a preguntas complejas. Su adaptabilidad la hace útil para profesionales de diversas industrias.

• ¿Qué es Copilot? 

Copilot es una herramienta de IA que optimiza la productividad en tareas profesionales. Actúa como un asistente inteligente, sugiriendo próximos pasos y soluciones basadas en el contexto, y facilitando tareas como la redacción de informes y análisis de datos.

•  ¿Qué es Alexa? 

Alexa, desarrollada por Amazon, es un asistente virtual que utiliza LLM para interactuar con usuarios mediante comandos de voz. Además de controlar dispositivos inteligentes, gestionar agendas y reproducir música, se integra con aplicaciones y servicios para ofrecer una experiencia versátil.

Los LLM funcionan mediante redes neuronales artificiales, inspiradas en el cerebro humano. Estas redes procesan y generan texto analizando patrones del lenguaje para replicar la comprensión y producción del lenguaje humano con alta precisión.

Proceso de entrenamiento de los LLM

1. Recopilación de datos
   Se recopilan grandes volúmenes de texto provenientes de diversas fuentes, como libros, artículos, sitios web y otras publicaciones. Esta amplia variedad de datos ayuda al modelo a entender diferentes estilos de lenguaje, contextos culturales y temáticas. La calidad y la diversidad de los datos recopilados son fundamentales para entrenar un modelo que pueda generar respuestas precisas y contextualmente adecuadas.
2. Aprendizaje profundo
   Durante esta fase, se utilizan redes neuronales complejas para identificar y aprender patrones del lenguaje, incluyendo gramática, el significado de las palabras en diferentes contextos y las relaciones entre conceptos.
3. Ajuste de parámetros
   Con millones de variables internas, el modelo ajusta y optimiza estos valores para mejorar la precisión y coherencia del texto generado. A medida que recibe retroalimentación durante el entrenamiento, afina estos parámetros para minimizar errores y mejorar la capacidad de predicción y generación de texto.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) tienen un abanico muy amplio de aplicaciones en la vida diaria y en entornos profesionales. Algunos de los más destacados son:

• Creación y redacción de contenidos: desde correos electrónicos, artículos, guiones o material publicitario, hasta textos creativos como cuentos o poemas. Algunos modelos incluso sugieren mejoras de estilo y tono.
• Traducción y comunicación multilingüe: permiten traducir textos de manera fluida entre decenas de idiomas, facilitando el trabajo de empresas y personas en entornos internacionales.
• Resúmenes de texto: condensan documentos largos, noticias o informes técnicos en versiones más breves y fáciles de leer, adaptando la extensión según la necesidad.
• Asistentes virtuales y chatbots: responden preguntas, resuelven dudas frecuentes y apoyan en tareas de atención al cliente, integrándose en webs o aplicaciones.
• Análisis de información: interpretan grandes volúmenes de datos textuales, detectan patrones, clasifican textos y hasta analizan el sentimiento de los usuarios (positivo, negativo o neutral).
• Respuesta a bases de conocimiento: pueden buscar y dar respuestas concretas en archivos, manuales o documentación corporativa, agilizando procesos internos.
• Generación y apoyo en programación: ayudan a escribir código en distintos lenguajes, detectar errores, optimizar consultas SQL o incluso crear páginas web a partir de una instrucción en lenguaje natural.
• Clasificación y organización de textos: agrupan documentos o comentarios similares, algo útil en investigaciones, análisis de mercado o gestión de reputación de marca.

En resumen, los LLM se usan tanto para crear (texto, código, contenido creativo) como para entender y organizar información (resúmenes, análisis, traducciones, clasificación), convirtiéndose en una herramienta clave para profesionales, empresas y usuarios particulares.

En Repsol, la adopción de tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial es crucial para nuestra transformación digital. Algunos de nuestros proyectos clave son: 

IndesIA: impulsando la transformación digital 

Somos parte de IndesIA, el primer consorcio de economía del dato e IA en el sector industrial en España. Junto a Gestamp, Navantia, Técnicas Reunidas, Telefónica y Microsoft, buscamos promover la digitalización y optimización de procesos, integrando más empresas y sectores. 

Comercialización de ARIA: innovación en big data 

Hemos lanzado ARIA, nuestra plataforma cloud de big data e IA. Inicialmente desarrollada para uso interno, ahora ayuda a otras empresas a desplegar y acelerar el uso del big data y la IA, demostrando nuestra capacidad de innovación. 

Formación en datos e IA: colaboración con ISDI 

Desde 2020, colaboramos con la escuela de negocios digitales ISDI para ofrecer formación en datos e IA. Este programa ha capacitado a más de 500 empleados, avanzando en nuestra transformación digital y manejo avanzado de datos.  

Implementación de Copilot: IA generativa para empleados 

Con la introducción de Copilot, una herramienta de IA generativa, hemos logrado no solo optimizar el trabajo de nuestros empleados, sino también aumentar su productividad. Durante la fase piloto, Copilot facilitó tareas como búsquedas y resúmenes de documentos, permitiendo gestionar su tiempo de manera más eficiente. Además, esta tecnología ha liberado más de 2 horas de trabajo por persona a la semana, que pueden dedicar a actividades de mayor valor, potenciando su rendimiento general. 

Centro de Competencias de IA generativa: innovación en el sector energético 

Hemos creado el primer Centro de Competencias de IA generativa en el sector energético europeo. Este centro explora y maximiza el potencial de la IA generativa para impulsar nuestra transformación digital y fortalecer nuestra posición como líderes en innovación dentro de la industria energética. 

_{Actualizado a octubre 2025.}