Términos de IA Generativa que Todo Equipo Técnico Debe Conocer
Este glosario enumera el vocabulario central que surge constantemente cuando un equipo comienza a trabajar con Claude o cualquier modelo de lenguaje grande. Está organizado como una lista de referencia genérica, agrupada por tema en lugar de alfabéticamente, para que los términos relacionados estén cerca unos de otros.
Cómo Usar Esta Lista
- Lee primero los encabezados de los grupos para encontrar el término que necesitas.
- Lee las definiciones en orden dentro de un grupo. Los términos posteriores en un grupo a veces se basan en los anteriores.
- Marca esta página como favorita. Está pensada para ser una referencia de consulta, no una lectura única.
- Cuando un término aparece en otra parte de esta sección (como "alucinación" o "ventana de contexto"), se usa de la misma manera que se define aquí.
Mecánicas Centrales
- Token - La unidad básica de texto que un modelo como Claude lee y escribe. Un token puede ser una palabra corta completa, parte de una palabra más larga o un signo de puntuación. Los precios y los límites se miden en tokens, no en caracteres o palabras.
- Ventana de Contexto - La cantidad máxima de texto, medida en tokens, que un modelo puede considerar a la vez en una sola conversación. Incluye tus mensajes, las respuestas del modelo y cualquier documento adjunto.
- Inferencia - El proceso por el cual un modelo entrenado genera realmente una respuesta a una entrada dada. La inferencia es lo que sucede cada vez que envías un mensaje a Claude, a diferencia del entrenamiento, que ocurre de antemano.
- Predicción del Siguiente Token - El mecanismo central detrás de la generación de texto: el modelo predice el siguiente token más probable, uno a la vez, basándose en todo lo escrito hasta el momento.
- Mecanismo de Atención - La parte de una arquitectura transformer que permite al modelo ponderar cuán relevante es cada otra pieza de texto al procesar un token dado, en lugar de leer estrictamente en orden.
- Transformer - La arquitectura de red neuronal subyacente a Claude y la mayoría de los modelos de lenguaje grandes modernos, construida alrededor del mecanismo de atención.
- Parámetros - Los valores numéricos internos aprendidos dentro de un modelo que se ajustaron durante el entrenamiento. En términos generales, más parámetros pueden significar una mayor capacidad para capturar patrones complejos, aunque no es el único factor en la calidad.
- Latencia - El tiempo que tarda un modelo en comenzar o terminar de responder. Modelos más pequeños y rápidos como Claude Haiku 4.5 generalmente tienen una latencia menor que modelos más grandes y de razonamiento más profundo.
Uso de Claude en el Día a Día
- Prompt - El texto que envías a un modelo para obtener una respuesta, incluidas instrucciones, preguntas y cualquier contexto que proporciones.
- Mensaje del Sistema - Una instrucción, generalmente establecida por la aplicación o la cuenta en lugar de ser escrita en medio de una conversación, que da forma a cómo se comporta el modelo durante toda una conversación, como establecer una persona o reglas básicas.
- Mensaje del Usuario - Tu entrada en una conversación: preguntas, instrucciones y contenido pegado.
- Mensaje del Asistente - La respuesta generada por el modelo en una conversación.
- Temperatura - Una configuración que controla cuánta variedad se permite cuando el modelo muestrea su siguiente token. Una temperatura más baja favorece el token más probable; una temperatura más alta permite una formulación más variada y creativa.
- Top-p / Top-k - Controles de muestreo relacionados que limitan de qué tokens candidatos puede elegir el modelo en cada paso, utilizados junto o en lugar de la temperatura para dar forma a la variedad de respuestas.
- Prompting de Cero Disparos (Zero-Shot) - Pedir a un modelo que realice una tarea sin ejemplos incluidos en el prompt, confiando enteramente en lo que aprendió durante el entrenamiento.
- Prompting de Pocos Disparos (Few-Shot) - Incluir un pequeño número de ejemplos directamente en el prompt para mostrarle al modelo el patrón que deseas que siga.
- Pensamiento Extendido (Razonamiento Adaptativo) - Un proceso de razonamiento visible, paso a paso, que un modelo realiza antes de producir su respuesta final. Es estándar en Claude Fable 5 y está disponible en otros modelos de nivel superior, y tiende a mejorar la precisión en problemas de múltiples pasos.
- Alucinación - Una salida segura, fluida pero factualmente incorrecta. Ocurre porque la generación es una predicción basada en patrones, no una consulta a una base de datos, por lo que el modelo no tiene un mecanismo separado para marcar "realmente no estoy seguro" por defecto.
- Corte de Conocimiento - La fecha fija después de la cual los datos de entrenamiento de un modelo se detienen. Un modelo no tiene conocimiento predeterminado de eventos posteriores a esa fecha a menos que se utilice explícitamente una función de investigación o navegación.
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG) - Una arquitectura en la que la respuesta de un modelo se basa primero en la recuperación de documentos o datos externos relevantes, y luego en la generación de una respuesta utilizando ese material recuperado. Esto no es algo que un chat Claude normal haga automáticamente; requiere una herramienta, conector o aplicación específica construida a su alrededor.
Cómo se Construye Claude
- Preentrenamiento - La fase inicial a gran escala de entrenamiento de un modelo en un corpus amplio de texto y código, antes de que ocurra cualquier ajuste específico de tarea o seguridad.
- Ajuste Fino (Fine-Tuning) - Entrenamiento adicional en un conjunto de datos más reducido después del preentrenamiento, utilizado para ajustar el comportamiento, estilo o enfoque de un modelo para un propósito más específico.
- IA Constitucional - El enfoque de Anthropic para entrenar a Claude para que sea útil, inofensivo y honesto, utilizando un conjunto de principios rectores contra los cuales se entrena el modelo, combinado con pruebas de seguridad antes de su lanzamiento.
- Familia de Modelos / Nivel de Modelo - El conjunto de variantes de un modelo lanzado conjuntamente con diferentes compensaciones. La línea de Claude abarca Claude Haiku 4.5 (el más rápido, el más barato), Claude Sonnet 5 (el predeterminado, equilibrado), Claude Opus 4.8 (razonamiento insignia) y Claude Fable 5 (nivel superior, la ventana de contexto más grande, pensamiento extendido siempre activo).
- Política de Uso - Las reglas publicadas por Anthropic que restringen ciertos usos de Claude, parte del marco más amplio de seguridad y uso responsable que rodea al modelo.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es el término más importante que hay que saber antes que nada?
Token. Casi todos los demás conceptos de esta página, ventana de contexto, precios, latencia, se definen en términos de tokens.
¿Es la "inferencia" lo mismo que el "entrenamiento"?
No. El entrenamiento (incluido el preentrenamiento y el ajuste fino) ocurre de antemano para producir el modelo. La inferencia es lo que sucede cada vez que el modelo ya entrenado genera una respuesta a tu entrada.
¿Cuál es la diferencia entre un prompt y un mensaje del sistema?
- Un prompt es, en general, el texto que envías para obtener una respuesta.
- Un mensaje del sistema es un tipo específico de instrucción, generalmente establecida por la aplicación o la cuenta, que da forma al comportamiento durante toda una conversación en lugar de ser escrita como un mensaje de usuario único.
¿Por qué ocurre la alucinación si el modelo fue entrenado con tanta información precisa?
Porque la generación es una predicción del siguiente token plausible, no una verificación de hechos contra una fuente. La formulación fluida y segura puede ocurrir independientemente de si el hecho específico declarado es correcto.
¿Claude utiliza la generación aumentada por recuperación (RAG) por defecto?
No. El chat de Claude normal no recupera documentos externos automáticamente. RAG requiere un conector, herramienta o aplicación específica construida para buscar e inyectar material relevante antes de la generación.
¿Cuál es la diferencia práctica entre el prompting de cero disparos y de pocos disparos?
El de cero disparos no le da al modelo ejemplos y se basa en lo que ya aprendió durante el entrenamiento. El de pocos disparos incluye un pequeño número de ejemplos en el propio prompt para demostrar el patrón exacto que deseas.
¿Cómo afecta la temperatura a mis resultados?
Una temperatura más baja hace que las respuestas sean más predecibles y repetitivas, favoreciendo el siguiente token más probable cada vez. Una temperatura más alta permite una formulación más variada, a veces más creativa, al muestrear de un rango más amplio de tokens plausibles.
¿Por qué el tamaño de la ventana de contexto es importante para un equipo técnico?
Determina cuánta historia de conversación, código o documentos se pueden considerar a la vez. Quedarse sin ventana de contexto a mitad de una tarea significa que el contenido anterior ya no es visible para el modelo.
¿Qué añade realmente la "pensamiento extendido"?
Una pasada de razonamiento visible, paso a paso, antes de que el modelo se comprometa con una respuesta final, lo que tiende a mejorar la fiabilidad en problemas complejos de múltiples pasos en comparación con una respuesta directa sin dicha pasada.
¿Un modelo con más parámetros es siempre mejor?
No necesariamente. El número de parámetros es un factor entre la calidad de los datos de entrenamiento, el método de entrenamiento y la profundidad del razonamiento. Un modelo más pequeño y bien entrenado puede superar a uno más grande y mal ajustado en una tarea determinada.
¿Qué es la IA Constitucional, brevemente?
El enfoque de entrenamiento de Anthropic para dar forma al comportamiento de Claude en torno a un conjunto de principios rectores destinados a ser útil, inofensivo y honesto, combinado con pruebas de seguridad antes de que se lance un modelo.
¿Por qué el glosario agrupa los términos en lugar de listarlos alfabéticamente?
Agrupar por tema, mecánicas centrales, uso diario y cómo se construye Claude, mantiene los conceptos relacionados cerca unos de otros, lo que hace que la lista sea más fácil de aprender en una primera lectura, no solo para consultar más tarde.
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- Fundamentos Básicos de Claude y LLM - un primer recorrido que utiliza muchos de estos términos en contexto.
- Cómo los Modelos de Lenguaje Grandes Generan Texto Realmente - una mirada más profunda a la predicción del siguiente token.
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- Por Qué Claude a Veces Se Equivoca - una mirada más cercana a la alucinación.
Versiones de Stack: Escrito contra la línea de modelos de Claude actual a partir de ~junio de 2026 - Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 (el predeterminado) y Claude Haiku 4.5. Los nombres de los modelos, los precios y las características del producto cambian rápidamente; verifica los detalles actuales en platform.claude.com/docs antes de confiar en ellos.