Si alguna vez te has preguntado cómo es capaz de responder un asistente de IA como ChatGPT, Gemini o Copilot de forma correcta, pero quieres saberlo, te lo decimos: a partir de los parámetros. Cuando le hacemos una pregunta a un modelo de IA, no busca datos almacenados en su interior ni respuestas que encuentra en los datos que sean similares a las que le hemos formulado, sino que su “conocimiento” reside en los parámetros. Entonces, vamos a ver qué son los parámetros.
Si nos fijamos, cuando anuncian un asistente de IA veremos que muchas empresas lo destacan por su cantidad de parámetros, por ejemplo, 2,8B o 2.800.000.000 de parámetros, o 2,8T o 2.800.000.000.000.
Con los parámetros ocurre lo mismo que con los coches de combustión hace años, que cada vez que aparecía un nuevo modelo indicaban su cilindrada: Ford Fiesta 1.600 o Volkswagen 2.000 TD. Con los parámetros se mide la «potencia» o capacidad teórica de un modelo de IA.
¿Qué son los parámetros en Inteligencia Artificial?
Como ya explicamos, la IA como cualquier software funciona a partir de cómputo, es decir, números. No entiende las palabras, sino que las traduce a números (valores numéricos) y para responder a una pregunta se basan en patrones estadísticos, es decir, un modelo de IA responde a partir de probabilidades (predicciones). Pongamos un ejemplo:
Un modelo de IA responde a partir de los datos que tiene y con los que se entrena y aprende.Pero para que nos responda correctamente a una consulta debe de aprender patrones. Si el modelo lee lo siguiente: “El importe de la factura incluye el…” debe de responder “IVA” y no “piscina”. Pero para que responda correctamente debe de aprender que la palabra correcta es IVA y no piscina. Cuando lo ha aprendido repite ese patrón porque ya tiene conocimiento. Y ese conocimiento o patrones que aprende la IA son los parámetros, que son valores numéricos (o variables) que el propio sistema ajusta automáticamente millones de veces durante su entrenamiento.
Cuanto mayor sea el número de parámetros de un modelo de IA mayor será su “conocimiento” porque los parámetros suponen la capacidad o “memoria” que tiene un modelo de IA para retener patrones aprendidos.
El número de parámetros de un modelo de IA no viene determinado por la cantidad de datos que tiene el modelo o por su entrenamiento sino por la arquitectura (algoritmos) o cómo ha sido diseñado por sus creadores. Para que lo entendamos, es como si queremos montar una librería en nuestra habitación: los libros que tenemos son los datos de la IA, y el armario donde colocaremos los libros son los parámetros. Cuanto mayor sea el armario mayor capacidad tiene.
Los parámetros son donde el modelo guarda lo aprendido. No son «datos» como los de una base de datos, sino ajustes numéricos que, combinados, codifican patrones: gramática, razonamiento, etc. Cuanto mayor sea el número más capaz es de realizar instrucciones complejas, y de no equivocarse.
En resumen, cuando leamos la cantidad de parámetros que tiene un modelo de IA lo que significa es la capacidad que tiene un modelo de “almacenar” conocimiento o patrones aprendidos. Por lo tanto, cuantos más parámetros (patrones aprendidos) tiene un modelo, mayor capacidad de conocimiento.
Por último, los parámetros se dividen en dos categorías principales: Pesos y Sesgos. Muchas veces veréis que un modelo de IA tiene “pesos abiertos”, esto significa que el modelo se puede descargar y ejecutar en local. La razón es que disponer de los pesos o parámetros de un modelo supone disponer del conocimiento de ese modelo.
¿Cómo se “fabrican” los parámetros?
Ya sabemos qué son los parámetros, pero no nos vendría mal conocer, sin tecnicismos, como los asistentes de IA consiguen su conocimiento.
Al principio, sus parámetros tienen valores aleatorios, como un recién nacido sin experiencia. El entrenamiento es el proceso por el que esos valores se ajustan hasta que el modelo sea capaz de predecir, con precisión, cuál es la siguiente palabra en una frase.
El proceso funciona así:
- Se le muestra texto. El modelo lee una frase y predice cómo continúa.
- Se compara su predicción con la realidad. Si predijo mal, se calcula el error.
- Se ajustan los parámetros. Mediante un algoritmo llamado backpropagation, el modelo modifica ligeramente cada parámetro para reducir ese error.
- Se repite miles de millones de veces. DeepSeek-V3, por ejemplo, fue entrenado con 14,8 billones de palabras y fragmentos de texto o tokens.
Al final de ese proceso, los parámetros han sido afinados hasta el punto de que el modelo puede responder preguntas, resumir documentos, traducir textos o escribir código. No porque «entienda» en el sentido humano, sino porque ha aprendido patrones estadísticos extremadamente sofisticados. Sin datos, los parámetros no aprenden nada; sin parámetros suficientes, no hay dónde guardar lo que enseñan los datos.
Es curioso, porque los que nos dedicamos a informar sobre la IA y no somos expertos en computación (ingenieros, físicos, matemáticos, etc.) vemos que lo realmente inteligente en todo lo relacionado con la IA no es lo que la IA es capaz de hacer o generar, sino todo el conocimiento humano que ha permitido que la IA exista. En mi caso, que soy de letras, cuanto más conozco lo que es capaz de realizar la Inteligencia Artificial más me sorprendo de la potencia de su creador: la Inteligencia Humana.
¿Tener más parámetros significa que un modelo sea mejor?
No, que un modelo tenga más parámetros no significa que sea mejor, sino que es más capaz. Tener muchos parámetros no lo es todo. Si hacemos un símil con un automóvil diríamos que el rendimiento real depende de otros factores críticos. El parámetro en la IA equivale a la cilindrada o tamaño físico del motor pero también es necesario:
- La calidad del combustible (Los Datos de Entrenamiento): Un modelo más pequeño entrenado con datos de altísima calidad puede superar a un modelo gigante entrenado con datos basura de internet.
- La aerodinámica (La Arquitectura): Técnicas como la utilizada de forma eficiente por DeepSeek llamada MoE (Mixture of Experts) permiten que un modelo gigante solo active una parte de sus parámetros para cada pregunta. Esto equivale a un motor moderno que desactiva cilindros para ahorrar combustible cuando no se necesita acelerar a fondo. Si, por ejemplo, le preguntamos a un modelo una cuestión matemática el modelo solo activa los parámetros necesarios para responder a esa consulta, y deja el resto inactivos. Esto supone un gran ahorro de energía y de cómputo, es decir, el coste es muy inferior y así se consigue que el modelo sea más eficaz, pero sobre todo eficiente.
- El ajuste fino (La Puesta a Punto): El proceso de Fine-Tuning y la optimización para tareas específicas hacen que un modelo rinda al máximo en su circuito, optimizando el uso de sus recursos.
En el siguiente cuadro os resumimos, en concreto, todas las claves para para conseguir que un modelo sea potente, porque la potencia de un modelo no solo depende de su tamaño (parámetros):
| Factor | Importancia | Ejemplo |
| Datos (tokens) | Sin datos de calidad, el modelo no tiene «materia prima» para aprender. | Un modelo entrenado solo con textos legales no servirá para medicina. |
| Parámetros | Más parámetros permiten mayor complejidad, pero no garantizan calidad. | Un modelo como GPT-3 (175B parámetros) tiene muchos más parámetros que LLaMA-2 (70B parámetros) pero un rendimiento similar. |
| Ventana de contexto | Para tareas complejas. | Resumir un contrato largo requiere una ventana de contexto amplia. |
| Algoritmos | Arquitecturas eficientes pueden compensar menos parámetros. | DeepSeekMoE permite modelos más eficientes. |
| Calidad del entrenamiento | Datos bien curados y técnicas avanzadas marcan la diferencia. | Se consigue una mayor eficiencia con menos recursos gracias a datos de calidad. |
Como podéis ver son muchas las razones que implican que un modelo sea potente y de calidad. Por eso será difícil que una sola empresa monopolice la IA generativa con su modelo. Pero siempre puede ocurrir que aparezca un “Google de la IA” y al igual que hizo Google con los buscadores que existían los aniquile y se convierta en la market leader de la IA.
