Domingo 1 de noviembre de 2026 ·
Por qué un LLM que solo predice palabras puede razonar: el papel de la atención (Attention) en el Transformer
Útil para
El artículo explica que un LLM genera texto calculando la probabilidad del siguiente token según el contexto, sin consultar un diccionario. Durante el entrenamiento, los modelos representan las relaciones entre palabras en un espacio vectorial multidimensional. El mecanismo de atención del Transformer calcula cuánto referencia cada token a los demás, lo que permite captar relaciones a larga distancia, como distinguir si «banco» es una entidad financiera según el contexto. El autor advierte que la predicción no explica por sí sola todas las capacidades de razonamiento.
Qué significa
Para el público general, aclara que la capacidad de un chatbot para seguir el contexto surge de patrones estadísticos aprendidos a partir de grandes cantidades de texto, no de definiciones almacenadas.
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