Modelos actuales: redes, fundacionales, LLM, SLM y multimodalidad

Tiempo estimado: 12 minutos (sumando las guías enlazadas)

Qué aprenderás

• Qué es un modelo, un modelo fundacional, un LLM y un SLM.
• Qué significa multimodal y qué son los modelos generales vs. especializados.
• La diferencia entre modelo, producto y aplicación.

Explicación sencilla

Un modelo es el "cerebro" ajustado con datos del que hablamos en las unidades 1 y 2. Sobre esa base aparecen los términos de todos los días:

• Modelo fundacional (foundation model): entrenado con datos muy amplios

para servir de base a muchas tareas. Casi todos los conocidos lo son.

• LLM (Large Language Model): modelo fundacional especializado en lenguaje.
• SLM (Small Language Model, modelo pequeño): LLM compacto, más barato y

ejecutable con menos recursos; rinde menos en tareas complejas pero alcanza para muchas tareas concretas (clasificar, resumir, asistir en el dispositivo).

• Multimodal: trabaja con más de un tipo de entrada/salida (texto +

imágenes, audio, video).

Idea clave

ChatGPT, un asistente integrado en una aplicación y un modelo de lenguaje no son la misma cosa. Una aplicación combina uno o varios modelos con herramientas, memoria, búsqueda, reglas y una interfaz (ver Unidad 7). Cuando compares opciones, preguntá siempre: ¿hablan del modelo o del producto?

Guías de este capítulo (contenido principal, sin duplicar)

1. ¿Qué es un modelo de IA? — parámetros, modelos fundacionales y lo que un modelo no es.
2. ¿Qué es un LLM? — predicción del próximo token, paso a paso.
3. ¿Qué significa multimodal? — combinaciones típicas texto/imagen/audio.

Cada guía conserva su URL /guias/{slug}, sus fuentes y su fecha de revisión; este capítulo solo las ordena y encuadra.

Modelos generales y especializados

Un mismo fundacional puede usarse tal cual (general) o adaptarse a un dominio (medicina, leyes, código) con ajuste fino o con contexto (Unidad 4). "Especializado" no significa entrenado desde cero: casi siempre es un general adaptado, mucho más barato.

Qué no significa

• Más grande ≠ siempre mejor (datos, alineación y costo también cuentan).
• "Multimodal" ≠ que entienda como un humano cada modalidad.
• Un SLM no es "peor" por defecto: es una decisión de costo/privacidad/latencia.

Autoevaluación

1. ¿Qué diferencia hay entre modelo fundacional y LLM? ¿Y entre LLM y SLM?
2. ¿Por qué un asistente no es lo mismo que un modelo?

Fuentes

Las de cada guía enlazada (paper Attention Is All You Need, documentación de OpenAI y Hugging Face, entre otras). Revisión de este capítulo: 2026-10-03.

Seguir aprendiendo

• Unidad 4: cómo aprende y cómo se usa un modelo.
• Más adelante: capacidades y precios comparados se trabajan con el catálogo

y el comparador del sitio; los Módulos 9–11 profundizan embeddings y RAG.