# Que Es Un Llm **Source:** https://fr.cursos.frogamesformacion.com/pages/que-es-un-llm **Language:** French --- Frogames · ¿Qué es un LLM? — Slides para grabar FROGAMES · IA SIN HUMO # ¿Qué es un LLM? La historia que explica TODA la IA de hoy Un solo problema —detectar si un texto es positivo o negativo— resuelto en 5 eras. Cuando termines, tendrás el mapa mental que casi nadie tiene. Juan Gabriel Gomila · **+600.000 estudiantes** ## El problema que lo explica todo Eres ingeniero. Por cada tuit que llega, di si es *positivo* o *negativo*. Eso es todo. ¿Cómo lo resolverías? La respuesta a esta pregunta tan simple ha cambiado **5 veces** en 25 años. Entender por qué = entender ChatGPT, Claude y los agentes. 2000s ## La era de los diccionarios Una lista de palabras buenas, otra de malas. Sumas y restas puntos. Simple… y frágil. Funciona ``` "me encanta este sitio" → genial(+1) → POSITIVO ✓ ``` La ironía lo rompe ``` "recomendable si quieres tirar el dinero" → recomendable(+1) → POSITIVO ✗ ``` Contar palabras es entender. Sin **contexto**, el lenguaje humaes imposible. 2012 ## Deep learning… y el infierde etiquetar Las redes neuronales aprenden solas la relación texto → sentimiento. Pero hay una trampa: el *aprendizaje supervisado*. ### Humanos etiquetando Miles de tuits marcados a mano: "positivo", "negativo". Trabajo, dinero y tiempo. ### Cambio de planes ¿Ahora de 1 a 5 estrellas? A reetiquetar TODO desde cero. Tarea nueva = dataset nuevo. La cadena de la época: **una tarea nueva = un dataset nuevo = un entrenamiento nuevo.** ## Así aprende una red neuronal DATOSinput DATOSoutput En el **entrenamiento** ajusta millones de conexiones hasta acertar la salida. Aprende ella sola la relación entrada → salida, sin reglas escritas a mano. ## Para texto: redes recurrentes Leen la frase *palabra a palabra*, arrastrando la memoria de lo anterior para predecir lo siguiente. Si yo tengo una frase ¿como? Cada celda pasa su “memoria” a la siguiente → así capta el contexto de la secuencia. Predecir la palabra que falta será la clave del entrenamiento moderno. 2017 ## Transformers + aprendizaje autosupervisado El golpe de genio: pagamos por etiquetar. Le damos ejercicios de cuaderde colegio. Antes: etiquetar a mano ``` texto, etiqueta ← humano "qué bien", positivo "qué mal", negativo ... (carísimo) ``` Ahora: texto de internet ``` "el gato se subió al ___" → predice: "tejado" # pregunta + respuesta # GRATIS y a escala ``` Nacen Hugging Face 🤗, BERT, T5… modelos preentrenados que descargas gratis. `pipeline("sentiment-analysis")` en 3 líneas. 2017 ## La arquitectura Transformer ENCODER ×N Add & Norm Feed Forward Add & Norm Multi-Head Attention Input Embedding + Positional DECODER ×N Linear → Softmax → salida Feed Forward Multi-Head Attention Masked Attention Output Embedding + Positional La clave es la **atención**: cada palabra “mira” a todas las demás y pesa cuáles importan. Por eso entiende el contexto mejor que cualquier red anterior. 2020 ## GPT-3 y las habilidades emergentes 175.000 millones de parámetros. Solo se le entrenó para UNA cosa: autocompletar texto. Pero al escalar… ### Traduce Hola mundo. Esto en inglés sería: Hello world ### Programa # suma dos números def suma(a, b):     return a + b ### Chatea Tú: ¿Qué tal? IA: ¡Genial! ¿En qué te ayudo? Nadie le enseñó a hacer nada de esto. **Emergió solo** al hacerlo más grande. ## El problema, resuelto sin entrenar nada Volvemos a nuestro tuit. Solo escribiendo un prompt: Few-shot prompting ``` "esta librería está genial" → positivo "tener que hacer esto" → ? # acierta solo # ¿clasificar Harry Potter vs. El Señor de los Anillos? "Cuenta con mi hacha" → El Señor de los Anillos "Dobby es libre" → Harry Potter ``` Diccionario (2000s) → dataset carísimo (2012) → fine-tuning (2017) → **una frase bien escrita (2020)**. Eso es un LLM. Prueba tú mismo todos estos ejemplos en el notebook (Google Colab) LA GRAN LECCIÓN ## Todo va de quitar trabajo humay meter escala 25 años en una sola dirección: - menos reglas a mano - menos etiquetas a mano - modelos cada vez más grandes - y cada vez que escalamos… emerge inteligencia que nadie programó Esa idea explica todo lo que ha pasado. Y todo lo que viene. ## De LLMs a agentes Dale a un LLM herramientas, memoria y capacidad de actuar paso a paso… UN CHAT - Responde y para - Sin memoria - No hace, solo dice UN AGENTE - **Usa herramientas** - Recuerda y planifica - Actúa por ti, paso a paso Esa es la revolución que vivimos ahora mismo, en 2026. ## De usar la IA a construirla El camientero, ordenado y de cero a experto: Ruta de Inteligencia Artificial cursos.frogamesformacion.com/bundles/ruta-inteligencia-artificial Suscríbete · enlace en la descripción y en el comentario fijado 1 / 10 ← → para navegar · **F** pantalla completa ![Agentes de Inteligencia Artificial](https://import.cdn.thinkific.com/630745/ObE9NLzQ4eqWOKswcWa0_ia-agentes-de-inteligencia-artificial.jpg) FROGAMES · SIGUIENTE PASO ### Agentes de Inteligencia Artificial Ya sabes qué es un LLM. Ahora dale **herramientas, memoria y autonomía** y conviértelo en un **agente**. Aprende a construirlos de cero a experto. Apúntate al curso de Agentes de IA