La mayoría de personas usan ChatGPT sin entender qué está sucediendo bajo el capó. Entienden que es “mágico” pero no la mecánica. En 2026, con herramientas de IA permeando cada aspecto del trabajo digital, entender cómo funcionan realmente los LLMs es diferencia entre saber dónde confiables y dónde son vulnerables, cuándo creer en outputs y cuándo dudar.
La verdad es sorprendentemente simple (en concepto) pero extraordinariamente sofisticada (en ejecución): ChatGPT es una máquina de predicción estadística que aprende a predecir el siguiente token (palabra) en una secuencia, y repite esto miles de veces hasta generar tu respuesta completa.
El Mecanismo Fundamental: El Juego de “Completa la Oración”
Imagina que en primaria jugabas “Completa la Oración.” Maestro dice: “El cielo es…” Respondes: “azul.”
ChatGPT hace exactamente eso, pero a escala masiva y con sofisticación extrema:
- Tokenización: Tu pregunta “¿Cuál es la capital de Perú?” se divide en tokens (pequeñas piezas de significado). Típicamente, 4 caracteres = 1 token
- “¿Cuál es la capital de Perú?” → (números que representan tokens)
- Embedding: Cada token se convierte en un vector de números (array). Piensa en esto como dar a cada palabra una “ubicación” en un espacio matemático
- Token #1847 (¿Cuál) → [0.2, -0.5, 0.8, 0.1, … 768 números para GPT-4o]
- Palabras similares tienen vectores similares
- Transformer Processing: Aquí es donde ocurre la “magia”—el modelo usa un mecanismo llamado “Attention” (Atención) para entender relaciones entre palabras
- Output: El modelo genera una distribución de probabilidad sobre todos los ~100,000 tokens posibles para el siguiente token
- “Lima” = 45% probabilidad
- “la capital” = 30% probabilidad
- “es” = 20% probabilidad
- etc.
- Selección: Elige el token más probable (o muestra según temperatura) y repite
El insight crítico: Todo sucede token-por-token, en secuencia. ChatGPT no “genera” una oración completa. Genera primer token, luego segundo, luego tercero… hasta 2,048 o 128,000 tokens (dependiendo del modelo y contexto).
El Transformer: La Arquitectura Revolucionaria (2017)
Antes de 2017, los modelos de lenguaje procesaban texto secuencialmente: palabra 1 → palabra 2 → palabra 3. Lento. Limitado a contextos cortos. Ineficiente.
En 2017, investigadores en Google publicaron “Attention Is All You Need”—introduciendo el Transformer. Idea central: procesar TODAS las palabras en paralelo usando un mecanismo de “atención” que permite que cada palabra entienda su relación con todas las demás palabras, simultáneamente.
Por qué importa:
- Paralelo > Secuencial = 100x más rápido entrenar
- Puede procesar contextos muchísimo más largos
- Escalable a billones de parámetros
El Corazón: Self-Attention Mechanism
Este es el mecanismo que hace a los transformers funcionar. Aquí está cómo:
Para cada token, el modelo crea tres vectores:
- Query (Q): “¿Qué información necesito?”
- Key (K): “¿Qué información tengo?”
- Value (V): “¿Cuál es mi contenido actual?”
Luego, para cada token, calcula “attention scores”—qué tan relacionado es con cada otro token:
Ejemplo concreto: Oración “El gato se sentó en la estera”
Para la palabra “se sentó”:
- Attention weight to “El” = 5% (artículo, poco relevante)
- Attention weight to “gato” = 35% (sujeto, muy relevante)
- Attention weight to “se sentó” = 40% (sí mismo, contexto)
- Attention weight to “en” = 15% (relación espacial, relevante)
- Attention weight to “la estera” = 5% (objeto locativo)
¿Cómo lo “aprende”? No de instrucciones. De entrenamiento con miles de millones de textos. El modelo observa patrones: “Las palabras de verbo frecuentemente se relacionan fuertemente con el sujeto” y automáticamente aprende a asignar pesos de atención altos a sujetos cuando procesa verbos.
Multi-Head Attention: Múltiples Perspectivas
No haces un attention—haces 8, 12, o 128 simultáneamente (diferentes “cabezas”):
- Cabeza 1 podría aprender relaciones sujeto-verbo
- Cabeza 2 podría aprender dependencias pronominales
- Cabeza 3 podría aprender relaciones modificador-sustantivo
- etc.
Combina todas → entendimiento más rico y multifacético
GPT-4o tiene 128 cabezas de attention (16x más perspectivas que GPT-2)
Stacking Layers: Construyendo Comprensión Progresiva
No haces esto una vez. Lo haces 12, 24, o 96 veces (stacking):
- Capa 1: Tokens aprenden significado básico (palabra “gato” se relaciona con “animal”)
- Capa 2: Se construye sobre Capa 1 (comprende roles gramaticales)
- Capa 3-12: Patrones cada vez más complejos
- Capa final: Genera probabilidades para próximo token
GPT-4o: 120+ bloques de transformer apilados
Cada capa agrega información, refina representaciones, construye modelos mentales más sofisticados del lenguaje.
Entrenamiento: Cómo Aprenden los Modelos
Los LLMs pasan por 3 etapas de entrenamiento:
Etapa 1: Pre-entrenamiento (Unsupervised Learning)
Objetivo: Aprender patrones gramaticales, hechos, razonamiento de ENORMES cantidades de texto
Método: Predicción del siguiente token
- Se le da 999 tokens de texto
- Se pregunta: “¿Cuál es el token #1000?”
- Predice
- Se calcula el error
- Ajusta los 175 billones de parámetros para reducir error
- Repite miles de millones de veces
Datos:
- GPT-3: 175 billones parámetros, entrenado en 300 billones tokens
- GPT-4o: Rumoreado 1+ billones de tokens de internet, libros, código
- Claude: Escala similar
Insight clave: Pre-entrenamiento NO le enseña “hechos.” Le enseña a predecir el siguiente token en patrones estadísticos. Si entrenaste en textos que dicen “La capital de Perú es Lima,” aprende este patrón y puede repetirlo.
Etapa 2: Supervised Fine-Tuning (SFT)
Objetivo: Alinear modelo para seguir instrucciones y ser útil
Método:
- Recopila pares (prompt, buena respuesta) escritos por humanos
- Entrena al modelo para generar respuestas en este estilo
- 100k-1M pares de supervisión
Etapa 3: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Objetivo: Alinear respuestas con preferencias humanas
Método:
- Genera múltiples respuestas a prompts
- Humanos ranking: mejor → peor
- Entrena modelo de recompensa para predecir preferencias humanas
- Usa modelo de recompensa como señal para mejorar modelo principal
Resultado: Modelo aprender a producir respuestas que humanos califiquen como mejores
Las Diferencias Entre ChatGPT, Claude y Gemini (2025-2026)
Las tres arquitecturas fundamentales son transformers, pero implementadas y optimizadas de formas radicalmente diferentes:
GPT-4o (OpenAI)
- Arquitectura: Transformer denso (todas las capas activas para todos tokens)
- Contexto: 128,000 tokens (~96k palabras)
- Velocidad: Fast (~1 segundo para queries típicas)
- Fortalezas: “Más parecido a humano,” escritura creativa, integración de terceros
- Debilidades: Más lento para razonamiento complejo, hallucina más frecuentemente
Claude (Anthropic)
- Arquitectura: Transformer denso + Constitutional AI (auto-crítica)
- Contexto: 200,000 tokens (~150k palabras)
- Velocidad: Moderate (más cuidadoso, por eso más lento)
- Fortalezas: Tasa de hallucination más baja entre modelos mayores, razonamiento largo, generación de código (93.7% accuracy SWE-Bench)
- Debilidades: Respuestas a veces verbosas, menos integraciones de terceros
Gemini 2.5 (Google)
- Arquitectura: Mixture-of-Experts (MoE) transformer sparse (~solo algunos expertos activos por token)
- Contexto: 1 millón de tokens (~750k palabras—puede procesar libros enteros)
- Velocidad: Fastest (latencia < 1 segundo incluso para queries complejas)
- Fortalezas: Extremadamente rápido, contexto masivamente largo, integración Google nativa, cost-effective
- Debilidades: Razonamiento ligeramente inferior a Claude/GPT-5 en algunos tasks, menos integraciones de terceros
¿Por qué tan diferentes?
OpenAI optimiza para latency y multimodality (velocidad)
Anthropic optimiza para hallucination reduction y razonamiento
Google optimiza para efficiency y context window
No hay ganador universal—es un tradeoff basado en lo que importa para tu use case.
El Nuevo Paradigma: Inference-Time Scaling (2025)
Durante años, mejorar LLMs significaba: entrenar modelo más grande, desplegar más rápido.
En 2025, un nuevo paradigma emergió: entrenar modelo decente, pero permitir que “piense” más tiempo al momento de generar respuesta.
Ejemplo: Razonamiento Models (OpenAI o1, DeepSeek R1)
Antes:
Query: ¿Cuál es 7 × 13 × 41 ÷ 101?
Response inmediata: ~37 (frecuentemente incorrecta)
Ahora:
Query: ¿Cuál es 7 × 13 × 41 ÷ 101?
<thinking>
7 × 13 = 91
91 × 41 = 3,731
3,731 ÷ 101 = 36.94...
</thinking>
Response: Aproximadamente 36.94
Cómo funciona:
- Mismo tamaño de modelo
- Pero genera más tokens (tokens de “pensamiento”)
- Los tokens de razonamiento larguísimos permiten backtracking y auto-corrección
- Más tokens de razonamiento = mejor accuracy
Finding clave de investigación: Un modelo de 7B parámetros con razonamiento intenso de inference-time puede superar a Llama 3.1 de 405B sin razonamiento
El tradeoff:
- Más razonamiento = más tokens = costo más alto
- Pero accuracy aumenta significativamente
- Useful para problemas complejos donde accuracy >> speed
El Problema de Hallucinations: Limitación Fundamental
Una pregunta que todo usuario de ChatGPT se hace: “¿Por qué miente tan confidentemente?”
Investigación 2024-2025 mostró algo perturbador: las hallucinations no son un bug—son un feature de la arquitectura.
Por Qué las Hallucinations son INEVITABLES
Prueba teórica simplificada:
- LLMs son funciones computables (número finito de operaciones)
- El mundo tiene infinitas posibilidades de verdades/hechos
- Por lo tanto, LLMs NO PUEDEN aprender todas las funciones computables
- Para cualquier task fuera de sus patrones aprendidos, alucinan
En la práctica:
- LLMs entrenados en patrones de texto
- Para topics nuevos/nicho, modelo no tiene patrón
- Pero entrenamiento enseña al modelo “sé confiado”
- Así que confidentemente genera respuestas falsas
Las Hallucinations Empeoraron en 2025, No Mejoraron
Contrario a esperanza común:
- Modelos nuevos NO alucinal MENOS
- Modelos de razonamiento alucinal MÁS (cadenas largas = errores compuesto)
- Modelos de long-context alucinal MÁS (más oportunidad de confusión)
- Chain-of-thought NO elimina hallucinations (solo las oculta)
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) NO arregla completamente hallucinations
El “Known Answer Feature” Problem
Hallazgo reciente: cuando el modelo ve contexto con algunas respuestas conocidas, a veces “activa” y genera respuestas falsas simplemente para completar patrón.
Ejemplo:
- Contexto: “Presidentes: Lincoln, Washington, Reagan, ___”
- Modelo entrenado para completar patrones
- El patrón dice “próximo espacio = presidente”
- A veces genera presidentes falsos solo para coincidir el patrón
Implicación Práctica
Nunca confíes en hallucinations de Claude, GPT o Gemini para:
- Hechos específicos sin verificación
- Citas exactas
- Números (estadísticas, precios, dates)
- Nombres o identificadores únicos
Síblings confía en:
- Análisis y síntesis
- Razonamiento sobre conceptos
- Escritura y reframing
- Brainstorming
- Explicación de procesos conocidos
Context Window: El Límite Actual
¿Cuál es un context window?
Número máximo de tokens que un modelo puede procesar simultáneamente:
- ChatGPT-4o: 128,000 tokens (~96k palabras)
- Claude: 200,000 tokens (~150k palabras)
- Gemini 1.5 Pro: 1,000,000 tokens (~750k palabras—un libro completo)
Por qué importa:
Antes: Podías hablar de solo últimos 2-4 mensajes
Ahora: Puedes procesar libros enteros, codebases masivas, décadas de conversaciones
Limitación técnica:
El mecanismo de attention es O(n²) complejidad:
- 100 tokens = 10k cálculos de attention
- 1,000 tokens = 1M cálculos
- 10,000 tokens = 100M cálculos
- 1M tokens = 1 billón cálculos (computacionalmente prohibitivo)
Solución de Gemini: Sparse MoE
En lugar de calcular attention para TODOS los pares, usa routing para calcular solo attention relevante. Resultado: 80% reducción computacional, pero 1M token context
Lo Que Viene Next (2026+)
Inference-Time Scaling como Estándar
Todos los modelos tendrán “thinking mode.” Seleccionar modelo = accuracy vs speed vs cost tradeoff
Multimodal Native
Audio IN y OUT (no solo text), video understanding, real-time streaming
Modelos Agentic
Modelos que planean, evalúan, ejecutan—no solo responden, sino deciden qué hacer
Open Models Catchingup
DeepSeek R1, Llama 3.3, Mistral Large compitiendo con closed models. Inference-time scaling permite small models (7B) + reasoning = equivalent to 405B without reasoning
En conclusión, entender cómo funcionan los LLMs en 2026 no es curiosidad académica—es competencia operacional. Saber dónde son confiables, dónde son vulnerables, cuándo creer outputs, cuándo verificar—es la diferencia entre usar IA efectivamente vs ser engañado por ella. Los LLMs son máquinas de predicción estadística extraordinariamente sofisticadas, no entidades conscientes. El futuro no es “¿puede IA reemplazar humanos?” sino “¿cómo hacemos que humanos + IA funcionen mejor juntos?”