Glosario del LLM: Conceptos y definiciones clave

Introducción

El mundo de los modelos de lenguaje grandes cambia más rápido que cualquier otro ámbito tecnológico. Cada mes aparecen nuevas arquitecturas, nuevas herramientas, nuevas formas de razonamiento, nuevos sistemas de recuperación y nuevas estrategias de optimización, y cada uno de ellos introduce una nueva capa de terminología.

Para los profesionales del marketing, los SEO y los estrategas digitales, el reto no es solo utilizar los LLM, sino comprender el lenguaje de la tecnología que da forma al descubrimiento en sí.

Este glosario aclara las dudas. Define los conceptos clave que importan en 2025, los explica en términos prácticos y los conecta con AIO, GEO y el futuro de la búsqueda impulsada por la IA. No se trata de un simple diccionario, sino de un mapa de las ideas que dan forma a los ecosistemas modernos de IA.

Úselo como referencia básica para todo lo relacionado con los LLM, las incrustaciones, los tokens, el entrenamiento, la recuperación, el razonamiento y la optimización.

A-C: Conceptos básicos

Atención

El mecanismo dentro de un Transformer que permite al modelo centrarse en las partes relevantes de una frase, independientemente de su posición. Permite a los LLM comprender el contexto, las relaciones y el significado a lo largo de secuencias largas.

Por qué es importante: La atención es la columna vertebral de toda la inteligencia LLM moderna. Mejor atención → mejor razonamiento → citas más precisas.

Optimización de la IA (AIO)

La práctica de estructurar el contenido para que los sistemas de IA puedan comprenderlo, recuperarlo, verificarlo y citarlo con precisión.

Por qué es importante: La AIO es el nuevo SEO, fundamental para la visibilidad en las descripciones generales de IA, la búsqueda de ChatGPT y Perplexity.

Alineación

El proceso de entrenar modelos para que se comporten de manera coherente con la intención humana, las normas de seguridad y los objetivos de la plataforma.

Incluye:

• RLHF

• SFT

• IA constitucional

• modelado de preferencias

Por qué es importante: Los modelos alineados ofrecen respuestas más predecibles y útiles, y evalúan su contenido con mayor precisión.

Modelo autorregresivo

Modelo que genera resultados de un token a la vez, cada uno de ellos influenciado por los tokens anteriores.

Por qué es importante: Esto explica por qué la claridad y la estructura mejoran la calidad de la generación: el modelo construye el significado de forma secuencial.

Retropropagación

El algoritmo de entrenamiento que ajusta los pesos del modelo calculando los gradientes de error. Es la forma en que un LLM «aprende».

Sesgo

Patrones en la salida del modelo influenciados por datos de entrenamiento sesgados o desequilibrados.

Por qué es importante: El sesgo puede afectar a cómo se representa u omite su marca o tema en las respuestas generadas por la IA.

Cadena de pensamiento (CoT)

Técnica de razonamiento en la que el modelo desglosa los problemas paso a paso en lugar de saltar a una respuesta final.

Por qué es importante: Los modelos más inteligentes (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) utilizan cadenas de pensamiento internas para producir un razonamiento más profundo.

Citas (en la búsqueda con IA)

Las fuentes que los sistemas de IA incluyen debajo de las respuestas generadas. Equivalente a la «posición cero» para la búsqueda generativa.

Por qué es importante: Ser citado es la nueva métrica de visibilidad.

Ventana de contexto

La cantidad de texto que un LLM puede procesar en una interacción.

Rango:

• 32k (modelos antiguos)

• 200k–2M (modelos modernos)

• Más de 10 millones de tokens en arquitecturas de vanguardia

Por qué es importante: Las ventanas grandes permiten a los modelos analizar sitios web o documentos completos de una sola vez, lo cual es crucial para la AIO.

D–H: Mecanismos y modelos

Transformador solo decodificador

La arquitectura detrás de los modelos GPT. Se especializa en la generación y el razonamiento.

Incrustación

Una representación matemática del significado. Las palabras, las frases, los documentos e incluso las marcas se convierten en vectores.

Por qué es importante: Las incrustaciones determinan cómo la IA entiende tu contenido y si tu marca aparece en las respuestas generadas.

Espacio de incrustación/espacio vectorial

El «mapa» multidimensional donde residen las incrustaciones. Los conceptos similares se agrupan.

Por qué es importante: Este es el verdadero sistema de clasificación de los LLM.

Entidad

Un concepto estable y reconocible por las máquinas, como por ejemplo:

• Ranktracker

• Buscador de palabras clave

• Plataforma SEO

• ChatGPT

• Búsqueda en Google

Por qué es importante: Los LLM se basan mucho más en las relaciones entre entidades que en la coincidencia de palabras clave.

Aprendizaje con pocos ejemplos/sin ejemplos

La capacidad de un modelo para realizar tareas con ejemplos mínimos (few-shot) o sin ejemplos (zero-shot).

Ajuste

Formación adicional aplicada a un modelo base para especializarlo en un dominio o comportamiento específico.

Optimización del motor generativo (GEO)

Optimización específica para respuestas generadas por IA. Se centra en convertirse en una cita creíble para los sistemas de búsqueda basados en LLM.

GPU/TPU

Procesadores especializados que se usan para entrenar LLM a gran escala.

Alucinación

Cuando un LLM genera información incorrecta, sin fundamento o inventada.

Por qué es importante: Las alucinaciones disminuyen a medida que los modelos obtienen mejores datos de entrenamiento, mejores incrustaciones y una recuperación más sólida.

I-L: Entrenamiento, interpretación y lenguaje

Inferencia

El proceso de generar resultados a partir de un LLM una vez completado el entrenamiento.

Ajuste de instrucciones

Entrenar un modelo para que siga las instrucciones del usuario de forma fiable.

Esto hace que los LLM se sientan «útiles».

Corte de conocimiento

La fecha a partir de la cual el modelo no tiene datos de entrenamiento. Los sistemas de recuperación aumentada eluden parcialmente esta limitación.

Gráfico de conocimiento

Una representación estructurada de entidades y sus relaciones. Google Search y los LLM modernos utilizan estos gráficos para fundamentar la comprensión.

Modelo de lenguaje grande (LLM)

Una red neuronal basada en Transformer entrenada con grandes conjuntos de datos para razonar, generar y comprender el lenguaje.

LoRA (adaptación de rango bajo)

Método para ajustar modelos de manera eficiente sin modificar todos los parámetros.

M-Q: Comportamientos y sistemas del modelo

Mezcla de expertos (MoE)

Una arquitectura en la que varios submodelos neuronales «expertos» se encargan de diferentes tareas, con una red de enrutamiento que elige qué experto activar.

Por qué es importante: Los modelos MoE (GPT-5, Gemini Ultra) son mucho más eficientes y capaces a gran escala.

Alineación de modelos

Véase «Alineación»: se centra en la seguridad y la coincidencia de intenciones.

Ponderación del modelo

Los parámetros numéricos aprendidos durante el entrenamiento. Estos definen el comportamiento del modelo.

Modelo multimodal

Un modelo que acepta múltiples tipos de entrada:

• texto

• imágenes

• audio

• vídeo

• PDF

• código

Por qué es importante: Los LLM multimodales (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) pueden interpretar páginas web completas de forma holística.

Comprensión del lenguaje natural (NLU)

La capacidad del modelo para interpretar el significado, el contexto y la intención.

Red neuronal

Un sistema en capas de nodos interconectados (neuronas) que se utiliza para aprender patrones.

Ontología

Una representación estructurada de conceptos y categorías dentro de un dominio.

Recuento de parámetros

El número de pesos aprendidos en un modelo.

Por qué es importante: Más parámetros → mayor capacidad de representación, pero no siempre mejor rendimiento.

Codificación posicional

Información añadida a los tokens para que el modelo conozca el orden de las palabras en una frase.

Ingeniería de prompts

Creación de entradas para obtener los resultados deseados de un LLM.

R–T: Dinámica de recuperación, razonamiento y entrenamiento

RAG (generación aumentada por recuperación)

Un sistema en el que un LLM recupera documentos externos antes de generar una respuesta.

Por qué es importante: RAG reduce drásticamente las alucinaciones y potencia la búsqueda con IA (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Motor de razonamiento

El mecanismo interno que permite a un LLM realizar análisis de varios pasos.

Los LLM de próxima generación (GPT-5, Claude 3.5) incluyen:

• cadena de pensamiento

• uso de herramientas

• planificación

• autorreflexión

Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF)

Un proceso de entrenamiento en el que las personas califican los resultados del modelo, lo que ayuda a orientar el comportamiento.

Reordenación

Proceso de recuperación que reordena los documentos según su calidad y relevancia.

Los sistemas de búsqueda con IA utilizan la reclasificación para seleccionar las fuentes de citas.

Búsqueda semántica

Búsqueda basada en incrustaciones en lugar de palabras clave.

Autoatención

Un mecanismo que permite al modelo ponderar la importancia relativa de las diferentes palabras de una frase entre sí.

Softmax

Una función matemática utilizada para convertir logits en probabilidades.

Ajuste supervisado (SFT)

Entrenamiento manual del modelo con ejemplos seleccionados de buen comportamiento.

Token

La unidad más pequeña de texto que procesa un LLM. Puede ser:

• una palabra completa

• una subpalabra

• puntuación

• un símbolo

Tokenización

Proceso de dividir el texto en tokens.

Transformador

La arquitectura neuronal detrás de los LLM modernos.

U-Z: Conceptos avanzados y tendencias emergentes

Base de datos vectorial

Una base de datos optimizada para almacenar y recuperar incrustaciones. Se utiliza mucho en los sistemas RAG.

Similitud vectorial

Una medida de la proximidad entre dos incrustaciones en el espacio vectorial.

Por qué es importante: La selección de citas y la coincidencia semántica dependen de la similitud.

Vinculación de pesos

Técnica utilizada para reducir el número de parámetros compartiendo pesos entre capas.

Generalización sin entrenamiento

La capacidad del modelo para realizar correctamente tareas para las que nunca ha sido entrenado específicamente.

Recuperación sin entrenamiento

Cuando un sistema de IA recupera documentos correctos sin ejemplos previos.

Por qué este glosario es importante para AIO, SEO y descubrimiento de IA

El cambio de motores de búsqueda → motores de IA significa:

• el descubrimiento ahora es semántico

• clasificación → cita

• palabras clave → entidades

• factores de página → factores vectoriales

• SEO → AIO/GEO

Comprender estos términos:

• mejora la estrategia AIO

• refuerza la optimización de entidades

• aclara cómo los modelos de IA interpretan tu marca

• ayuda a diagnosticar las alucinaciones de la IA

• crea mejores grupos de contenido

• guía el uso de la herramienta Ranktracker

• prepara su marketing para el futuro

Porque cuanto mejor comprenda el lenguaje de los LLM, mejor comprenderá cómo obtener visibilidad dentro de ellos.

Este glosario es su punto de referencia: el diccionario del nuevo ecosistema de descubrimiento impulsado por la IA.