🧠 Por qué es importante entender los LLMs como developer
En esta clase damos un paso más allá de usar ChatGPT para que nos dé respuestas. Como desarrolladores, necesitamos entender qué está pasando realmente por debajo, cuáles son sus límites y cómo usar estos modelos de forma segura y efectiva en productos reales.
La IA no es magia. Y entender eso marca la diferencia entre usarla bien… o meterla en producción y cruzar los dedos.
🤖 Qué es realmente un LLM
Un Large Language Model (LLM) no razona ni entiende el mundo como una persona. Lo que hace es:
- Predecir el siguiente token en función del contexto
- Trabajar de forma probabilística
- Depender completamente de la información que le pasamos
Esto explica problemas comunes como:
- Alucinaciones
- Falta de razonamiento real
- Respuestas incorrectas pero bien redactadas
- Dependencia extrema del contexto
🧩 El contexto lo es todo
Uno de los conceptos más importantes que debes conocer es la Context Window.
La ventana de contexto define:
- Cuánta información puede “recordar” el modelo
- El límite de tokens que puedes enviar en una conversación
- Por qué no puedes pasarle datos infinitos
Cada modelo tiene límites distintos: 32k, 64k, 190k tokens…
👉 La calidad del contexto determina la calidad de la respuesta Basura entra, basura sale.
🧠 Tokens y límites reales
Los tokens no son palabras exactas, sino fragmentos de texto. Eso significa que:
- El contexto es finito
- Hay que priorizar la información importante
- Enviar historiales enormes puede empeorar la respuesta
Como developers, debemos pensar el prompt como:
“Qué parámetros le estoy pasando a esta función”
🛠️ OpenAI Playground y modelos
Desde la plataforma de OpenAI puedes:
- Probar distintos modelos
- Comparar versiones
- Ver límites de contexto
- Trabajar con texto, imágenes, audio y asistentes
Normalmente, el modelo marcado como latest suele ser el más recomendable para empezar.
⚙️ System Prompt o System Message
Aquí entra uno de los conceptos más importantes de todo el módulo.
El System Prompt define:
- Cómo debe comportarse el modelo
- Qué puede y qué no puede responder
- El tono, estilo y restricciones globales
Es el “contrato” que gobierna toda la conversación.
Ejemplos de uso:
- Limitar el dominio de respuestas
- Forzar un comportamiento concreto
- Proteger tu aplicación de usos indebidos
🔐 Seguridad y Prompt Injection
Cuando expones un LLM en una app real, aparecen ataques comunes como:
- Intentar ignorar el system prompt
- Pedir que se sobreescriban instrucciones
- Usar ingeniería social para saltarse restricciones
Aunque los modelos han mejorado mucho, ninguno es 100% seguro.
Por eso:
- Nunca confíes solo en el modelo
- Añade validaciones externas
- Limita claramente el contexto permitido
- Diseña prompts defensivos
🎯 Por qué esto importa de verdad
Entender estos conceptos te permite:
- Construir chatbots más seguros
- Evitar fugas de información
- Controlar el comportamiento del modelo
- Diseñar mejores experiencias de usuario
- Usar IA en producción con criterio
La IA es una herramienta brutal, pero mal usada puede ser un problema serio.
💡 Tip: Trata a un LLM como una función probabilística con memoria limitada, no como una mente inteligente. Ese cambio mental te hará escribir mejores prompts y mejores aplicaciones.