Qué significa la cantidad de parámetros de un modelo de IA

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Cuando oyes que un modelo de IA tiene 7.000 millones, 70.000 millones o 175.000 millones de parámetros, puede sonar a pura fanfarronería técnica. Sin embargo, detrás de esas cifras hay una lógica muy clara que impacta en el rendimiento, el coste y la utilidad real de un modelo, sobre todo en entornos empresariales.

Para entender qué significan esos números no hace falta ser matemático. Basta con ver los parámetros como pequeños diales internos que la IA ajusta para aprender de los datos y transformar entradas (preguntas, texto, código…) en salidas útiles (respuestas, clasificaciones, recomendaciones). A partir de ahí, podemos bajar al detalle técnico sin perdernos y, lo más importante, entender qué tamaño de modelo conviene elegir en cada caso.

Qué es exactamente un parámetro en un modelo de IA

En el contexto de redes neuronales y modelos de lenguaje grandes, los parámetros son números internos que el modelo va ajustando durante el entrenamiento. En la práctica corresponden a los famosos pesos (weights) y sesgos (biases) que conectan unas neuronas con otras.

Cada conexión entre neuronas tiene un peso que marca cuánta influencia ejerce la neurona de origen sobre la neurona de destino. Si el peso es alto y positivo, la señal se transmite con fuerza; si es pequeño o negativo, la influencia es débil o va en sentido contrario.

Los sesgos, por su parte, actúan como umbrales individuales de activación. Incluso aunque la suma ponderada de las entradas sea baja, un sesgo adecuado puede hacer que una neurona “despierte” o, al contrario, que permanezca inactiva hasta que la señal acumulada supere cierto nivel.

Desde un punto de vista más formal, cada capa de la red toma las entradas, las multiplica por una matriz de pesos y suma un vector de sesgos. Después aplica una función de activación (sigmoide, tanh, ReLU, softmax, etc.) que introduce no linealidad, permitiendo al modelo aprender patrones complejos en lugar de simples relaciones lineales.

El conjunto de todos esos pesos y sesgos es lo que solemos llamar “los parámetros del modelo”. Cuando se dice que un modelo tiene 7B parámetros, significa que contiene unos 7.000 millones de valores numéricos ajustables que determinan cómo procesa la información.

Cómo aprenden los parámetros durante el entrenamiento

Durante el entrenamiento, el modelo recibe ejemplos de entrada y la salida correcta asociada (en aprendizaje supervisado). Por ejemplo, para predecir el precio de una vivienda, las entradas podrían ser los metros cuadrados, año de construcción, ubicación, características del barrio, etc., y la salida sería el precio real.

La información atraviesa la primera capa de neuronas: cada característica de entrada se multiplica por un peso y se le suma un sesgo. Esa combinación lineal pasa por la función de activación de cada neurona, que decide qué señal enviar a la siguiente capa. Este proceso se repite en las capas ocultas posteriores.

En las capas profundas, la red empieza a combinar atributos de forma más abstracta. Una capa puede unir metros cuadrados y número de habitaciones para representar algo parecido a “espacio habitable”; otra puede mezclar localización y calidad del sistema educativo para capturar una idea de “atractivo del vecindario”. El modelo no entiende esos conceptos con significado humano, pero detecta patrones numéricos que se correlacionan con el resultado final.

Cada vez que el modelo hace una predicción, se compara con el valor real y se calcula un error o pérdida. Después, mediante algoritmos como el descenso de gradiente, se ajustan ligeramente los parámetros para reducir ese error. Este bucle de “predecir-medir-corregir” se repite millones de veces hasta que el conjunto de parámetros refleja bien los patrones presentes en los datos.

Es importante entender que los parámetros no guardan párrafos ni documentos al pie de la letra. Lo que codifican son relaciones estadísticas y regularidades que permiten al modelo generalizar y desenvolverse con casos que no ha visto exactamente durante el entrenamiento.

Parámetros frente a hiperparámetros: no es lo mismo

En muchos textos se mezclan conceptos, así que conviene separar claramente parámetros e hiperparámetros, porque desempeñan papeles diferentes en un modelo de IA.

Los parámetros, como hemos visto, son pesos y sesgos ajustados automáticamente durante el entrenamiento. Su valor final es “descubierto” por el propio algoritmo a partir de los datos, con el objetivo de minimizar la función de pérdida.

Los hiperparámetros, en cambio, son decisiones de diseño que se fijan antes de entrenar: tasa de aprendizaje, número de capas ocultas, tamaño de cada capa, tamaño del lote (batch size), tipo de regularización, etc. No los aprende el modelo, sino que los elige el equipo técnico.

El ajuste de hiperparámetros (con estrategias como grid search, random search u optimización bayesiana) puede marcar una gran diferencia. Una tasa de aprendizaje mal escogida, por ejemplo, puede impedir que los parámetros converjan a una buena solución o hacer que el entrenamiento sea eternamente lento.

En resumen: los hiperparámetros ponen las reglas del juego, mientras que los parámetros son el resultado de jugar muchas partidas hasta encontrar una configuración que funcione bien.

Parámetros, neuronas y funciones de activación

Una red neuronal está formada por capas de neuronas conectadas entre sí. Cada neurona recibe entradas, las pondera con sus pesos, suma un sesgo y pasa el resultado por una función de activación no lineal. Es aquí donde los parámetros marcan la diferencia.

Los pesos pueden verse como reguladores de intensidad entre neuronas: controlan cuánta información se transmite a la siguiente capa. Un cambio minúsculo en un peso puede alterar ligeramente la salida del modelo; cambios coordinados en millones de pesos pueden transformar por completo su comportamiento.

Los sesgos actúan como un desplazamiento de la función de activación, permitiendo que una neurona se active incluso con entradas pequeñas o exigiendo más “evidencia” para dispararse. Esto aporta flexibilidad y evita que todas las neuronas dependan estrictamente de la suma ponderada de las salidas anteriores.

Las funciones de activación (sigmoide, tanh, ReLU, softmax, etc.) introducen la no linealidad necesaria para que el modelo aprenda patrones complejos y jerárquicos. Sin estos componentes no lineales, una red con muchas capas se comportaría como una simple transformación lineal, muy limitada para tareas reales.

Al apilar capas, cada una con sus propios parámetros, se construyen arquitecturas capaces de pasar de combinaciones simples a representaciones muy sofisticadas, por ejemplo, desde caracteres a palabras, de palabras a frases y de frases a conceptos de alto nivel.

Metáforas sencillas para entender los parámetros

Para explicar qué es un parámetro a alguien que no tiene formación técnica, ayudan mucho las analogías. Una muy intuitiva es la de la cocina profesional.

Imagina una cocina industrial que debe producir miles de platos. Los ingredientes de la despensa equivalen a los datos de entrenamiento: textos, código, documentos, conversaciones. Los parámetros son la experiencia acumulada de los cocineros: tiempos de cocción, cantidades, combinaciones que funcionan, pequeños trucos que no aparecen en la receta escrita.

Tras cientos de servicios, el equipo ya no sigue la receta al pie de la letra; ajusta sobre la marcha proporciones y procesos para obtener siempre platos coherentes. Esos microajustes que se consolidan con el tiempo son análogos a los pesos y sesgos que el modelo afina durante el entrenamiento.

Otra metáfora útil son los parámetros como instrucciones de una receta. Si cambias ligeramente la cantidad de azúcar, el tiempo de horno o la temperatura, el resultado varía. Del mismo modo, modificar los parámetros de un modelo cambia cómo interpreta los tokens de entrada y qué tipo de salida produce.

Desde una mirada más infantil, los parámetros pueden verse como los tornillos de un juguete mecánico: apretarlos o aflojarlos cambia la forma en que el juguete se mueve, aunque por fuera lo veas igual.

Relación entre tokens, parámetros y transformers

En los modelos de lenguaje grandes, tres conceptos van siempre de la mano: tokens, parámetros y arquitectura transformer. Entender cómo encajan ayuda a darle sentido al número total de parámetros.

Los tokens son las unidades mínimas de texto que procesa el modelo: pueden ser palabras completas, fragmentos de palabra o símbolos. Una frase como “El perro corre” se tokeniza en algo parecido a .

La arquitectura transformer permite que el modelo procese muchos tokens a la vez y capte el contexto global de la frase o del párrafo. A diferencia de modelos secuenciales antiguos, un transformer puede fijarse simultáneamente en múltiples posiciones del texto para entender mejor significados ambiguos.

Los parámetros son los valores que determinan cómo el transformer combina esos tokens y qué importancia da a cada uno en función del contexto. Por ejemplo, en la frase “El banco está al lado del río”, los parámetros permiten que el modelo entienda que “banco” es un objeto físico gracias a palabras como “río”, y no una entidad financiera.

En la práctica, el proceso sigue tres pasos: primero se divide el texto en tokens; luego el transformer, usando sus capas de atención, analiza las relaciones entre esos tokens; y finalmente, aplica sus parámetros aprendidos para decidir qué palabra generar o qué etiqueta asignar.

Tipos de parámetros en IA: aprendidos y no aprendidos

Más allá de la distinción parámetros-hiperparámetros, en muchos algoritmos de IA hay que tener en cuenta otros parámetros internos de diferente naturaleza.

En aprendizaje supervisado, modelos como la regresión lineal, SVM o las propias redes neuronales cuentan con parámetros que se ajustan para minimizar el error en un conjunto de datos etiquetados. El objetivo es aprender un mapeo desde las entradas a las salidas que funcione también con datos nuevos.

En redes neuronales profundas, los parámetros principales siguen siendo pesos y sesgos, distribuidos por capas. Durante el entrenamiento se optimizan mediante algoritmos como el descenso de gradiente y sus variantes, con la meta de reducir la diferencia entre las predicciones y los valores reales.

En aprendizaje no supervisado, aunque no existan etiquetas, también hay parámetros que se van ajustando. Por ejemplo, en K-means, los centroides de los clústeres son parámetros que se actualizan iterativamente para minimizar la distancia dentro de cada grupo. En PCA, los componentes principales son vectores que actúan como parámetros que capturan la máxima variabilidad de los datos.

Esta diversidad de parámetros en distintos algoritmos ilustra que, en IA, un parámetro es en esencia cualquier valor interno que el método ajusta para representar mejor la estructura de los datos o para mejorar sus decisiones.

Inicialización, regularización e interpretación de parámetros

El valor inicial de los parámetros en una red neuronal es mucho más importante de lo que parece. Una inicialización inadecuada puede llevar a que los gradientes exploten o se desvanezcan, dificultando mucho el aprendizaje.

Por eso existen técnicas específicas de inicialización de parámetros como Xavier (Glorot) o He, que calculan rangos apropiados para los pesos en función del tamaño de las capas. Estas estrategias ayudan a que el modelo arranque el entrenamiento en una zona razonable del espacio de soluciones.

La regularización, por su parte, introduce penalizaciones sobre los valores de los parámetros para evitar que el modelo se adapte en exceso a los datos de entrenamiento (sobreajuste). Métodos como L1 fomentan que muchos parámetros se vuelvan exactamente cero, mientras que L2 tiende a mantenerlos pequeños pero no nulos.

Otras técnicas como el dropout apagan aleatoriamente neuronas durante el entrenamiento, lo cual fuerza a la red a no depender en exceso de unas pocas conexiones. Todo esto contribuye a modelos más robustos y capaces de generalizar a datos no vistos.

La interpretación de parámetros es más directa en modelos simples, como la regresión lineal, donde cada coeficiente indica la influencia relativa de una variable de entrada. En redes profundas la interpretación es más compleja, pero sigue siendo útil analizar patrones en los pesos para detectar multicolinealidad, sobreajuste o para entender qué partes de la entrada está priorizando el modelo.

Escalas de parámetros: de 7B a 175B y más

En el mundo de los grandes modelos de lenguaje se habla continuamente de modelos de 7B, 13B, 70B, 175B parámetros. Estas cifras describen de forma abreviada el número de parámetros (en miles de millones) y, por tanto, el tamaño y la capacidad potencial del modelo.

Un modelo de alrededor de 7B parámetros suele encajar en el nivel básico. Es adecuado para tareas como atención al cliente sencilla, generación de texto estándar, respuestas a preguntas frecuentes o clasificación simple de datos.

Sus ventajas son claras: respuesta rápida, bajo consumo de recursos y costes controlados. Se puede desplegar en hardware relativamente modesto (incluso en una sola GPU) y su uso en la nube es barato. El punto débil es que su capacidad de razonamiento complejo y profundidad de conocimiento especializado es limitada.

Los modelos en torno a 13B parámetros se sitúan en un nivel comercial. Ofrecen un equilibrio interesante entre rendimiento y coste, con mejoras notables en comprensión y calidad de generación. Son adecuados para redacción de copys de marketing, generación básica de código, atención al cliente algo más sofisticada o informes de complejidad media.

En la franja de 70B parámetros entramos en el nivel profesional. Estos modelos destacan en análisis complejos, redacción especializada, generación avanzada de código y apoyo a la toma de decisiones. A cambio, exigen hardware potente o servicios cloud dedicados, con costes computacionales y tiempos de respuesta mucho mayores.

A partir de 175B parámetros hablamos de modelos de gama alta, similares a arquitecturas como GPT-3.5, GPT-4 o PaLM. Se utilizan para investigación científica, tareas multimodales, escritura creativa de alto nivel o traducciones multilingües sofisticadas. Su precisión y fluidez se acercan en muchos casos a las capacidades humanas, pero los costes económicos y de infraestructura son muy elevados, por lo que suelen consumirse como servicio.

¿Más parámetros significan siempre un modelo mejor?

El salto de 7B a 13B parámetros suele aportar mejoras importantes, y algo similar ocurre al pasar de 13B a 30B. Sin embargo, a medida que el tamaño crece, aparece el fenómeno de los rendimientos marginales decrecientes.

En la práctica, la mejora al pasar de 7B a 13B puede rondar del 30 al 50 % en métricas de rendimiento, mientras que de 13B a 30B el salto puede quedarse en un 15‑25 %. A partir de ahí, de 30B a 70B y de 70B a 175B, las ganancias adicionales tienden a ser más modestas en relación con el coste extra, del orden de un dígito alto.

Esto significa que no tiene sentido perseguir siempre el modelo más grande. Para muchos proyectos empresariales, los modelos de 13B‑30B parámetros ofrecen un punto óptimo entre capacidad, coste y tiempos de respuesta, cubriendo más del 90 % de los casos de uso habituales.

Además, el desempeño no depende solo del número de parámetros: la calidad y variedad de los datos de entrenamiento, las técnicas de ajuste fino (fine‑tuning), la ingeniería de prompts y los mecanismos de post‑procesado influyen tanto o más que el tamaño en bruto.

En resumen, más parámetros aumentan la capacidad de representación del modelo, pero también incrementan los riesgos de sobreajuste, consumo energético y complejidad de despliegue. Elegir bien el tamaño en función del escenario concreto marca la diferencia entre una solución eficiente y un pozo sin fondo de recursos.

Costes, almacenamiento y hardware según la cantidad de parámetros

La cantidad de parámetros tiene un impacto directo en espacio de almacenamiento y requisitos de hardware. A modo de referencia, el espacio necesario se puede estimar como: número de parámetros multiplicado por los bytes que ocupa cada uno (4 bytes para FP32, 2 bytes para FP16).

Con esta regla aproximada, un modelo de 7B parámetros requiere unos 14 GB en FP32 o 7 GB en FP16. Uno de 13B ronda los 26 GB (FP32) o 13 GB (FP16). Un modelo de 70B se dispara hasta unos 140 GB (FP32) o 70 GB (FP16). Y un coloso de 175B puede ocupar del orden de 350 GB (FP32) o 175 GB (FP16).

En términos de costes en la nube, los proveedores suelen cobrar por tokens procesados. Un modelo pequeño (7B) puede costar del orden de $0,0002-$0,0005 por 1000 tokens, mientras que un 13B puede ir de $0,0005 a $0,001. Los modelos de 70B y 175B suben varios escalones, alcanzando de $0,002-$0,005 y hasta $0,01-$0,02 por 1000 tokens, respectivamente, y para estimar la capacidad de tu equipo puedes consultar cómo medir los TOPS de IA.

Traducido a un uso mensual típico, una pequeña empresa que consuma unos 100.000 tokens al mes podría pagar entre 20 y 100 dólares usando modelos de 7B‑13B. Una empresa mediana (1.000.000 de tokens/mes) vería cifras de 200 a 1000 dólares para esos mismos tamaños. A gran escala (10 millones de tokens/mes), las grandes organizaciones que necesiten modelos de 70B pueden llegar fácilmente a facturas de decenas de miles de dólares mensuales.

Más allá del coste puro de cómputo, hay que considerar también el hardware necesario si se opta por despliegues propios: GPUs potentes, memoria suficiente y una buena infraestructura de red, así como guías para instalar GPT OSS en Windows 11, y las implicaciones de seguridad, cifrado y control de acceso cuando se trabaja con datos sensibles.

Modelos grandes vs bases de datos tradicionales

Mucha gente compara los modelos grandes con las bases de datos, pero en realidad resuelven problemas muy distintos. Entender la diferencia ayuda a decidir qué herramienta encaja en cada caso.

Una base de datos tradicional almacena datos estructurados en tablas. Se consulta con lenguajes como SQL y responde de forma determinista: o hay un registro que coincide o no lo hay. Es ideal para consultas de hechos, estadísticas y recuperación exacta de información.

Un modelo de lenguaje grande, en cambio, no guarda la información como filas y columnas, sino de forma paramétrica: en la distribución de pesos aprendidos. Cuando se le hace una pregunta, no busca un registro exacto, sino que interpreta el contexto y genera una respuesta probable en base a los patrones que ha aprendido.

Esto le permite crear contenido nuevo, redactar textos originales o razonar a partir de ejemplos, cosas imposibles para una base de datos clásica. Pero también significa que sus salidas son probabilísticas, no garantizadas, y que puede alucinar o cometer errores si el problema se sale de lo que ha visto o si se formula mal la petición.

En soluciones modernas suele combinarse lo mejor de ambos mundos: se usa una base de datos o un sistema de recuperación para aportar contexto actualizado y fiable, y el modelo de lenguaje se encarga de interpretar ese contexto y generar respuestas en lenguaje natural, código o resúmenes.

Estrategias empresariales: elegir el tamaño de modelo adecuado

En proyectos reales no se trata de tener el modelo más grande, sino el más adecuado al escenario y al presupuesto. Conviene pensar en tres niveles de uso empresarial: básico, avanzado y profesional.

En escenarios básicos (atención al cliente estándar, descripciones simples de producto, clasificación de tickets), un modelo de 7B parámetros suele ser más que suficiente. Ofrece buena velocidad, requiere poca infraestructura y puede generar retornos rápidos al automatizar tareas repetitivas.

En aplicaciones avanzadas (copy de marketing personalizado, campañas de email, generación de informes de datos de complejidad media), los modelos de 13B‑30B parámetros ofrecen un salto importante de calidad manteniendo los costes en niveles asumibles. Suelen ser la opción estrella en términos de relación coste‑beneficio.

En entornos profesionales (consultoría especializada, análisis legales, informes sectoriales complejos), los modelos de 70B o más se vuelven interesantes. Pueden apoyar la toma de decisiones de alto nivel, aunque casi siempre deben integrarse con validación humana y controles estrictos de calidad.

A esto se suma la posibilidad de usar técnicas de retrieval‑augmented generation (recuperación de documentos relevantes en tiempo real) y fine‑tuning (ajuste fino con datos propios) para potenciar modelos de tamaño medio en lugar de acudir directamente a gigantes de 175B+, reduciendo costes y mejorando la adaptación al dominio.

Casos de uso ilustrativos según la cantidad de parámetros

Para aterrizar estas ideas, es útil ver ejemplos de cómo diferentes tamaños de modelo se aplican en empresas de distintos sectores, siempre condicionados por la cantidad de parámetros y la capacidad resultante.

En comercio electrónico, una plataforma mediana con miles de consultas diarias puede desplegar un modelo de 7B para gestionar el 80 % de las preguntas típicas sobre envíos, devoluciones o detalles básicos de productos. El modelo responde en cuestión de segundos, reduce drásticamente la carga del equipo humano y disminuye los costes laborales sin sacrificar satisfacción del cliente.

En una empresa SaaS con fuerte orientación al marketing, un modelo de 13B puede encargarse de redactar emails personalizados, adaptar el tono según el perfil del cliente y generar variaciones de mensajes para pruebas A/B. Con un diseño cuidado de prompts y una buena integración con el CRM, es habitual ver incrementos significativos en tasas de apertura y conversión.

En un bufete de abogados que revisa gran cantidad de contratos, un modelo de 70B, combinado con una base de conocimiento legal bien curada, puede detectar cláusulas problemáticas, resaltar posibles riesgos y proponer modificaciones. El resultado es una mejora notable de la eficiencia en la revisión y una ayuda valiosa para que los abogados se concentren en las decisiones de mayor calado.

En todos estos casos, el éxito no depende solo del número de parámetros, sino de cómo se integran los modelos en los procesos, la calidad de los datos de apoyo y la existencia de mecanismos de control, auditoría y seguridad adecuados.

Tendencias: hacer más con menos parámetros

La evolución reciente apunta a exprimir mejor los parámetros disponibles en lugar de crecer sin límite. Técnicas como la cuantización permiten reducir la precisión numérica (por ejemplo, de FP32 a INT8), recortando hasta un 75 % del espacio de almacenamiento sin degradar demasiado el rendimiento.

La poda (pruning) elimina parámetros redundantes que apenas aportan al resultado final, logrando modelos más ligeros con un impacto mínimo en la calidad. La destilación de conocimiento transfiere lo aprendido por un modelo grande a otro más pequeño, que hereda gran parte del rendimiento con un coste operacional mucho menor.

Paralelamente, están surgiendo modelos especializados por dominio (finanzas, salud, derecho, industria) que, con un número de parámetros moderado, rinden mejor que modelos generalistas enormes en tareas concretas, gracias a su entrenamiento y ajuste fino específicos.

Estas estrategias refuerzan la idea de que no basta con mirar la cifra de parámetros: hay que considerar arquitectura, calidad de los datos, técnicas de optimización y requisitos reales del caso de uso para tomar una decisión sensata.

Entender qué son los parámetros, cómo se entrenan y de qué manera su cantidad condiciona costos, capacidades y riesgos es clave para usar la IA con cabeza. Un modelo de 7B, 13B, 70B o 175B no es “mejor” por defecto que otro de distinto tamaño: lo importante es cómo esos millones o miles de millones de pesos y sesgos encajan con tus datos, tu infraestructura y tus objetivos, y qué estrategias aplicas alrededor (recuperación de contexto, ajuste fino, regularización y evaluación continua) para convertir esa capacidad en resultados reales.