Los LLM cambiaron la conversación. Los RAG le dieron memoria. Los MLLM le añadieron ojos y oídos. Entender sus diferencias no es técnico: es clave para anticipar hacia dónde se mueve la inteligencia artificial
La inteligencia artificial que hoy conocemos está en constante evolución. Desde grandes modelos lingüísticos hasta sistemas que combinan visión, audio y texto… y técnicas híbridas que mejoran la precisión. Pero ¿qué significan realmente los términos que todos mencionan —RAG, LLM y MLLM— y por qué importan? Vamos por partes.
¿Qué es un LLM y por qué fue el punto de partida?
Un LLM (Large Language Model) es un modelo entrenado con enormes cantidades de texto para aprender patrones del lenguaje humano. Estos modelos pueden generar respuestas coherentes, traducir, resumir o escribir código porque predicen cuál es la palabra más probable siguiente en una secuencia.
Por ejemplo, ChatGPT, Claude o Gemini funcionan con esta lógica: procesan texto para dar respuestas plausibles sin tener acceso en tiempo real a bases de datos externas. Su conocimiento se deriva solo de lo que aprendieron durante el entrenamiento.
Ventajas
Muy buenos para generación creativa y generalista.
No necesitan infraestructura compleja para recuperar información.
Limitaciones
Su conocimiento está limitado a lo que se entrenó (punto de corte de datos).
Pueden inventar información (es decir, alucinan).
MLLM: modelos multimodales que “ven y entienden”
Un MLLM (Multimodal Large Language Model) lleva las capacidades del LLM más allá del texto. Estos modelos no solo procesan texto, sino también imágenes, audio, video y otros tipos de datos.
A diferencia de los LLM tradicionales, que solo manejan lenguaje, los MLLM integran múltiples encoders (por ejemplo, redes que leen imágenes o sonidos) y fusionan esos datos en un espacio conjunto para generar respuestas significativas.
Por ejemplo, modelos como GPT-4o o el propio Gemini de Google pueden comprender imágenes y texto en un solo prompt, respondiendo como si “lo vieran”.
Ventajas
Permiten interacciones más naturales entre humanos y máquinas.
Amplían la utilidad de la IA a diagnósticos visuales, análisis de video, interpretación de entornos complejos, etc.
Limitaciones
Más complejos de entrenar porque necesitan más detalles del contexto.
Más costosos en cómputo y recursos de desarrollo, y más lentos en su respuesta.
RAG: una forma de mejorar la precisión con contexto real
Aquí entra la técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation). RAG no es un modelo en sí, sino una arquitectura híbrida que combina un LLM/MLLM con un sistema de recuperación de información.
Con RAG, antes de generar una respuesta, el sistema busca información relevante en una base de datos externa (como documentos, sitios web o repositorios propios), la recupera y la usa para generar la respuesta. Eso hace que las respuestas no dependan exclusivamente del entrenamiento, sino que se “anclen en hechos”.
Beneficios clave
Respuestas más precisas y verificables.
Reduce las alucinaciones porque el modelo basa sus respuestas en documentos reales.
Permite usar datos internos de una empresa o dominio sin reentrenar el modelo completo.
Desafíos
Requiere infraestructura extra (vector Data Base, motores de búsqueda semántica) y buen manejo de datos.
Aún puede generar errores si los documentos recuperados son contradictorios o engañosos. Y aquí es clave el humano para la curaduría del contenido.
Entonces, ¿cuál es el camino de la IA?
Si pensamos en la evolución de la inteligencia artificial, hay dos fuerzas que actúan sobre ella: Precisión y confiabilidad. Los RAG, como Notebook LM de Google, representan un paso hacia IA que no solo genera, sino que informa con hechos. Esto es crucial para aplicaciones en medicina, legal, educación, finanzas y cualquier dominio donde la exactitud sea indispensable.
Los modelos multimodales, que trabajan en conjunto con los RAG, apuntan a IAs que entienden el mundo de forma más parecida a los humanos: combinando lo que vemos, oímos y leemos. Esto abre la puerta a robots más útiles, asistentes más intuitivos y sistemas de análisis más robustos. Y eso es justo lo que puede hacer hoy Notebook LM.
No solo se trata de procesar más datos. Se trata de que la IA interprete contexto, valores y sentido, no solo patrones. Este es uno de los retos más grandes que enfrentan los investigadores hoy.
Claramente, la IA no está evolucionando en una sola línea, sino en múltiples ramas: unos modelos buscan hechos precisos, otros buscan comprender todos los sentidos, y la frontera donde se combinan —como en RAG + multimodalidad— es probablemente el próximo gran salto, que ya estamos comenzando a ver.
En el futuro inmediato veremos sistemas que no solo responden, sino que razonan, verifican y explican con un nivel de contexto que hoy parece casi humano. Pero también debemos preguntarnos: Si la IA aprende a interpretar el mundo más allá de los datos, ¿qué rol conservará la intuición y el juicio humanos?
La respuesta no está solo en la tecnología. Está en cómo decidimos usarla.
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