Definición
Un modelo de lenguaje de gran escala es un sistema entrenado con cantidades masivas de texto para aprender patrones lingüísticos y representar significado. Usa arquitecturas de tipo transformer, basadas en mecanismos de autoatención, para predecir la siguiente palabra o fragmento de palabra y generar texto coherente. Ejemplos conocidos son GPT-4, Claude, Gemini y LLaMA.
Cambia la temperatura y pide al modelo que continúe la frase.
La evaluación formativa sirve para
- mejorar44.4 %
- orientar23.7 %
- aprender16.3 %
- detectar8.7 %
- calificar3.6 %
- motivar2.8 %
- nada0.3 %
- cocinar0.0 %
Por qué importa en la universidad
- Tutorías automáticas. Asistencia personalizada para estudiantes a cualquier hora.
- Creación de actividades. Generación de ejercicios y casos de estudio.
- Asistencia académica. Apoyo en la redacción y el análisis de textos.
- Simulaciones educativas. Escenarios interactivos de aprendizaje.
Ahorran tiempo en muchas tareas, pero el docente tiene que verificar con sentido crítico lo que producen.
Un poco de historia
Cómo se ha llegado hasta aquí
De los modelos estadísticos del lenguaje a los asistentes que usa el alumnado.
2017
La arquitectura transformer
Un equipo de Google presenta la arquitectura en la que se basan casi todos los modelos actuales.
2018-2020
Modelos cada vez mayores
Aparecen BERT y la serie GPT. GPT-3 (2020) muestra que un modelo grande puede hacer tareas nuevas con solo unas instrucciones.
Nov. 2022
ChatGPT
Un modelo de lenguaje llega al gran público en forma de conversación y alcanza a millones de estudiantes en semanas.
2023-2026
Competencia y agentes
Se multiplican los modelos (Claude, Gemini, LLaMA y otros) y empiezan a usar herramientas y a actuar como agentes.
Ejemplos en el aula
Rúbricas y retroalimentación
Criterios de evaluación y una primera retroalimentación generados a partir de la tarea.
Debates simulados
Debates con autores relevantes de la asignatura, representados por el modelo.
Explicaciones por niveles
La misma explicación adaptada a distintos grados de complejidad.
Cómo funciona por dentro
El esquema completo

Para saber más
Lecturas recomendadas
- Bommasani, R., et al. (2021). On the Opportunities and Risks of Foundation Models. Stanford HAI.
- OpenAI (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv.