{"id":176889,"date":"2025-01-29T14:58:11","date_gmt":"2025-01-29T17:58:11","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/ch\/sin-categoria\/modelos-de-lenguaje\/"},"modified":"2025-11-21T22:07:47","modified_gmt":"2025-11-22T01:07:47","slug":"modelos-de-lenguaje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/inteligencia-artificial\/modelos-de-lenguaje\/","title":{"rendered":"IA y sus modelos de lenguaje: entendiendo la pr\u00f3xima revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial (IA) sigue posicion\u00e1ndose como una de las tecnolog\u00edas m\u00e1s transformadoras de la d\u00e9cada. Seg\u00fan proyecciones de Gartner, para 2026, m\u00e1s del 80% de las empresas habr\u00e1n implementado modelos generativos de IA (Gen AI) o aplicaciones habilitadas para esta tecnolog\u00eda en entornos productivos, impulsando una nueva ola de innovaci\u00f3n en los negocios.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la Inteligencia Artificial?<\/strong><\/span><\/h2>\n

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la inform\u00e1tica que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de im\u00e1genes, la toma de decisiones y el aprendizaje a partir de datos.<\/p>\n

Existen diversas ramas dentro de la IA, como el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning), que permite a los sistemas mejorar su rendimiento sin ser programados expl\u00edcitamente, y el aprendizaje profundo (deep learning), que emplea redes neuronales para procesar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n y detectar patrones complejos.<\/p>\n

Uno de los avances m\u00e1s significativos en IA ha sido el desarrollo de modelos de lenguaje, como los Large Language Models (LLM) y los Small Language Models (SLM).<\/p>\n

\u201cVivimos en una panacea de desarrollo reciente en Am\u00e9rica Latina con la nube, y ahora vemos que la historia se repite con la inteligencia artificial\u201d<\/em>, se\u00f1ala Gilson Magalh\u00e3es, vicepresidente y gerente general de Red Hat para Am\u00e9rica Latina<\/strong>.<\/p>\n

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La inteligencia artificial (IA) sigue ganando terreno, con un pron\u00f3stico de que m\u00e1s del 80% de las empresas adoptar\u00e1n modelos generativos de IA para 2026.<\/figcaption><\/figure>\n

Este auge no solo se traduce en adopci\u00f3n tecnol\u00f3gica, sino tambi\u00e9n en un cambio de enfoque hacia los peque\u00f1os modelos de inteligencia artificial (SLM, por sus siglas en ingl\u00e9s), los cuales se perfilan como una de las transformaciones clave para 2025.<\/p>\n

Pero, \u00bfqu\u00e9 diferencias existen entre los modelos de lenguaje grandes (LLM) y peque\u00f1os (SLM)?<\/span><\/h2>\n

Los Large Language Model (LLM) se entrenan con grandes vol\u00famenes de datos, abarcando diversos dominios de conocimiento, lo que les permite responder preguntas amplias y variadas. Sin embargo, esta amplitud puede derivar en respuestas inexactas o “alucinaciones” debido a la falta de especificidad en sectores o nichos concretos.<\/p>\n

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Los modelos de lenguaje grandes (LLM) ofrecen respuestas amplias pero pueden carecer de precisi\u00f3n, mientras que los modelos peque\u00f1os (SLM) se especializan en sectores concretos, brindando resultados m\u00e1s espec\u00edficos y contextualizados.<\/figcaption><\/figure>\n

Por el contrario, los Small Language Model (SLM ) se especializan en dominios espec\u00edficos, con datos ajustados a \u00e1reas como la medicina o la industria, proporcionando resultados m\u00e1s precisos y contextualizados. Por ejemplo, un chatbot m\u00e9dico impulsado por SLM puede enriquecer una consulta b\u00e1sica sobre salud al incorporar conocimientos espec\u00edficos del sector.<\/p>\n

Seg\u00fan las previsiones de Forrester<\/a>, mientras que casi el 90% de los tomadores de decisiones tecnol\u00f3gicas globales dicen que sus empresas aumentar\u00e1n la inversi\u00f3n en infraestructura, gesti\u00f3n y gobernanza de datos, los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos seguir\u00e1n siendo pragm\u00e1ticos al invertir en IA para maximizar el valor comercial derivado de la tecnolog\u00eda<\/strong>.<\/p>\n

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Un chatbot m\u00e9dico basado en Small Language Model (SLM) puede proporcionar respuestas m\u00e1s precisas y adaptadas a necesidades espec\u00edficas del sector salud.<\/figcaption><\/figure>\n

De cara a 2025, la transformaci\u00f3n m\u00e1s significativa de las inversiones se centrar\u00e1 en peque\u00f1os modelos de inteligencia artificial (SLM, por sus siglas en ing\u00e9s). Con menor costo, mayor asertividad y menos posibilidades de alucinaci\u00f3n, estos modelos tambi\u00e9n son m\u00e1s especializados y pueden ser entrenados y ejecutados mucho m\u00e1s f\u00e1cilmente.<\/p>\n

Al reflexionar sobre cu\u00e1l modelo es mejor, Magalh\u00e3es concluye: \u201cTodo depender\u00e1 de los planes, recursos, experiencia y otros factores de cada organizaci\u00f3n. Adem\u00e1s de la elecci\u00f3n, el c\u00f3digo abierto ser\u00e1 sin duda la clave que marcar\u00e1 la diferencia\u201d<\/em>.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n