Los modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-3 y Gemini 3 operan con miles de millones, incluso billones, de parámetros, elementos fundamentales que dictan su capacidad para procesar y generar texto. Pero, ¿qué son exactamente estos parámetros de LLM y cómo influyen en el comportamiento de la inteligencia artificial? Su comprensión es clave para desentrañar la complejidad detrás de estas poderosas herramientas.
A menudo descritos como las «perillas y palancas» que controlan el funcionamiento de un LLM, los parámetros son, en esencia, variables numéricas que el modelo ajusta durante su entrenamiento. Estos valores, aunque abstractos, son los que permiten a la IA aprender patrones, relaciones y matices del lenguaje a partir de vastos conjuntos de datos.
La escala de estos sistemas es asombrosa; mientras GPT-3 de OpenAI, lanzado en 2020, contaba con 175 mil millones de parámetros, modelos más recientes como Gemini 3 de Google DeepMind podrían superar el billón.
Las cifras exactas de estos modelos avanzados a menudo se mantienen en secreto debido a la intensa competencia en el sector, una tendencia destacada en un informe de MIT Technology Review en enero de 2026.
¿Cómo se entrenan los parámetros de un LLM?
El proceso de asignación de valores a los parámetros de un LLM es el corazón de su entrenamiento. Inicialmente, cada parámetro recibe un valor aleatorio. Luego, el modelo se somete a un ciclo iterativo de cálculos, conocido como pasos de entrenamiento, donde se evalúa su rendimiento frente a un conjunto de datos.
Si el modelo comete un error, el algoritmo de entrenamiento lo detecta y ajusta los valores de los parámetros para minimizar ese error en futuras interacciones. Este ciclo se repite millones de veces, actualizando cada parámetro decenas de miles de veces en modelos como GPT-3, lo que representa cuadrillones de cálculos individuales.
Este nivel de computación exige una cantidad inmensa de energía y recursos, con miles de ordenadores especializados funcionando sin interrupción durante meses. Este impacto significativo en el consumo energético global de la IA ha sido objeto de análisis por parte de instituciones como Stanford HAI.
El objetivo final es que el modelo refine sus parámetros hasta que pueda generar respuestas coherentes y relevantes. En ese punto, el entrenamiento se detiene y los valores de los parámetros se fijan, listo para su despliegue.
Tipos de parámetros: embeddings, pesos y sesgos
Dentro de un LLM, existen tres categorías principales de parámetros que se ajustan durante el entrenamiento: los embeddings, los pesos y los sesgos. Los embeddings son representaciones matemáticas de palabras o «tokens» del vocabulario del modelo. Cada palabra se traduce en una lista de números, que captura su significado en relación con otras palabras.
Por ejemplo, un embedding puede ser una lista de 4.096 números, cada uno reflejando un aspecto diferente del significado de una palabra. Esta «dimensión» permite al LLM capturar información muy detallada sobre el uso y las connotaciones de cada término. Cuanto más larga la lista, más matices puede aprender el modelo.
Los pesos y los sesgos, por otro lado, son fundamentales en las capas internas de las redes neuronales que componen el LLM. Los pesos determinan la importancia de una conexión entre neuronas, mientras que los sesgos son valores adicionales que ajustan el umbral de activación de una neurona.
Juntos, estos elementos permiten que el modelo tome decisiones complejas sobre cómo procesar la información y generar la secuencia de palabras más probable en cualquier contexto, dotándolo de su capacidad generativa.
La intrincada danza de miles de millones de parámetros de LLM, ajustados con precisión durante un entrenamiento masivo, es lo que confiere a los modelos de lenguaje su asombrosa capacidad. A medida que la investigación avanza, la optimización de estos parámetros y la eficiencia de su entrenamiento serán cruciales para desarrollar IA aún más potentes y accesibles, redefiniendo continuamente los límites de lo que estas tecnologías pueden lograr.
