🧠🎛️ Ya sabes lo que es un LLM, pero si quieres ser un experto en IA, aprende lo que son los PARÁMETROS
Los parámetros son parte fundamental de los Large Language Models que, cada vez más, gobiernan nuestra sociedad, así que aunque sea muy técnico, no vendría de más conocerlos bien.
Vamos a desmontarlo sin bata blanca ni voz de documental. Nivel secundaria, pero sin insultar tu inteligencia.
🤔 Primero lo básico: qué es un parámetro (sin humo)
Un parámetro es un número. Ya está. No uno místico ni iluminado por la IA suprema. Un número que el modelo usa para decidir cómo se comporta.
En álgebra era algo tipo 2a + b. En los modelos de lenguaje es lo mismo, solo que en lugar de dos letras hay miles de millones de números ajustándose como si la supervivencia del universo dependiera de ello.
Cuando lees que GPT-3 tenía 175.000 millones de parámetros o que Gemini 3 puede rondar el billón largo, no significa “más inteligencia”. Significa más tuercas que girar.
🎰 La metáfora inevitable: la máquina de pinball planetaria
Piensa en una máquina de pinball del tamaño de un planeta. Cada paleta, cada rebote, cada ángulo está definido por un parámetro. Cambias uno y la bola sale disparada de otra forma.
Eso es un LLM. Texto entra por un lado. Texto sale por otro. Y entre medias hay miles de millones de decisiones microscópicas basadas en números.
No hay comprensión. Hay estadística bien entrenada. Muy bien entrenada.
🧩 Los tres tipos de parámetros que mandan aquí
No todos los parámetros hacen lo mismo. Hay tres grandes familias, y todas trabajan a la vez, como un equipo que nunca duerme.
Embeddings
Son la representación numérica de las palabras. Cada palabra se convierte en una lista de números. Normalmente unas 4.096 cifras. Sí, cada palabra. Todas.
Eso permite que el modelo “sepa” que nave está más cerca de silla que de astronauta. No porque entienda muebles, sino porque ha visto suficientes frases para inferir patrones.
Las palabras viven en un espacio de miles de dimensiones. Imaginarlas ya produce vértigo, así que mejor no intentarlo mucho.
Pesos (weights)
Los pesos deciden cuánto importa cada palabra cuando se relaciona con las demás. Ajustan la influencia. Amplifican. Atenúan. Dirigen la atención.
Cuando el modelo lee una frase, no procesa palabra por palabra como tú. Las procesa todas a la vez, comparándolas entre sí. Los pesos deciden quién habla más alto.
Sesgos
Los sesgos ajustan el umbral. Permiten que cosas sutiles no se pierdan. Son como subir el volumen de lo que normalmente quedaría en segundo plano.
Si los pesos gritan, los sesgos susurran pero se aseguran de que alguien escuche.
🧠 ¿Y las neuronas? No, no son parámetros
Las neuronas digitales no son parámetros. Son contenedores. Cajas donde viven pesos y sesgos.
Cada neurona digital tiene miles de pesos y un sesgo. Y están organizadas en capas. Muchas capas. Cientos. Con decenas de miles de neuronas cada una.
Todo eso calcula cosas a la vez. Miles de millones de operaciones por segundo. Meses enteros durante el entrenamiento. Cantidades obscenas de energía. Todo para que luego le pidas que te escriba un email de tres líneas.
🔥 El momento creativo: temperatura, top-p y top-k
Aquí entran los famosos hiperparámetros. Los diales que sí tocamos los humanos.
La temperatura decide si el modelo es conservador o creativo. Baja temperatura, respuestas previsibles. Alta temperatura, ideas más raras.
Top-k y top-p limitan el grupo de palabras entre las que puede elegir la siguiente. Es la diferencia entre “elige la mejor” y “elige una de estas que también valen”.
Por eso el mismo modelo puede sonar serio, aburrido, creativo o caótico. No ha cambiado su cerebro. Has movido las manecillas.
📉 Entonces… por qué modelos pequeños ganan a modelos enormes
Aquí viene lo interesante. Más parámetros ya no garantizan mejores resultados.
Un modelo pequeño entrenado con muchísimos datos puede rendir mejor que uno gigante entrenado con menos. También existe la destilación, donde un modelo grande enseña a uno pequeño sus trucos.
Y luego están los modelos “varios en gabardina”, las mezclas de expertos. Solo se activa la parte necesaria para cada tarea. Menos gasto. Más eficiencia.
La era del “cuanto más grande, mejor” se está agotando. Ahora importa qué haces con los parámetros, no cuántos tienes.
🧾 La idea clave para llevarte a casa
Un LLM no es inteligente porque tenga muchos parámetros. Es capaz porque esos parámetros han sido ajustados una y otra vez hasta capturar patrones del lenguaje humano.
No entiende. No razona. No piensa. Calcula probabilidades con una precisión absurda.
Y aun así, funciona. Lo cual dice cosas muy interesantes sobre el lenguaje… y otras no tan cómodas sobre nosotros, en el sentido de que puede que seamos mecanismos biológicos mucho más simples de lo que nos pensamos.
❓ FAQ rápida para quedar bien en la próxima conversación
¿Más parámetros significa mejor IA?
No necesariamente. Datos, entrenamiento y arquitectura pesan tanto o más.
¿Los parámetros cambian cuando uso el modelo?
No. Durante el uso están congelados. Solo cambian en entrenamiento.
¿Por qué 4.096 dimensiones en los embeddings de CADA PALABRA?
Porque los chips aman las potencias de dos y ese número es un buen equilibrio.
¿Esto consume mucha energía?
El entrenamiento sí. Muchísima. El uso diario es otra historia. Aunque también.
¿Llegaremos a entender completamente estos modelos?
No del todo. Y eso no es un bug. Es parte del trato. Por ahora estamos lejísimos. La máquina se sigue comportando sin que entendamos cómo da los resultados que da.
Muy interesante
Muchas gracias por aclarar de forma amena e interesante el concepto LLM