Un modelo de lenguaje basado en IA (LLM, por sus siglas en inglés) se construye mediante una serie de pasos y componentes interconectados.
Esquema general de cómo se configura un LLM:

1. Recopilación de datos: El proceso comienza con la recopilación de un gran corpus de texto, que puede incluir libros, artículos, sitios web y otros recursos textuales. El texto se preprocesa, eliminando caracteres especiales, números y signos de puntuación, y luego se divide en palabras o tokens más pequeños.

2. Creación de vocabulario: Se crea un vocabulario único a partir de los tokens recopilados, asignando un índice único a cada palabra u objeto en el conjunto de datos.

3. Modelado de secuencias: Se construye un modelo de secuencia, como un modelo de atención transformador o una red recurrente, para aprender las relaciones y dependencias entre los tokens en el texto. El modelo aprende a predecir la siguiente palabra en una secuencia dada, dada la secuencia de palabras anteriores.

4. Entrenamiento: El modelo se entrena en lotes de secuencias de texto, ajustando los parámetros del modelo para minimizar la pérdida y maximizar la probabilidad de predecir la siguiente palabra correcta. Se utilizan técnicas de aprendizaje profundo y optimización, como el descenso de gradiente, para actualizar los parámetros del modelo.

5. Evaluación: Después del entrenamiento, el modelo se evalúa en conjuntos de datos de prueba y validación para medir su rendimiento y precisión en la predicción de palabras y la generación de texto coherente.

6. Optimización y ajustes: Si es necesario, se realizan ajustes en el modelo, como la selección de diferentes capas, unidades o tamaños de lote, para mejorar el rendimiento y la eficiencia.

7. Generación de texto: Una vez entrenado y optimizado, el modelo puede generar texto al predecir la siguiente palabra en una secuencia dada, tomando en cuenta el contexto y las relaciones entre las palabras.

8. Implementación: El modelo se implementa en aplicaciones y sistemas, como asistentes virtuales, chatbots y herramientas de traducción, para proporcionar funcionalidades de procesamiento de lenguaje natural.