🚀 Evolución de los Language Models y el surgimiento de xLLM

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La historia de los modelos de lenguaje no empezó con los Transformers. Este artículo repasa 75 años de avances hasta llegar a xLLM, una arquitectura empresarial que busca más seguridad, explicabilidad y eficiencia, sin depender de GPUs masivas.

1. De reglas a datos

   1950–1990

   Los primeros pasos

   🧠 Desde ELIZA hasta los modelos estadísticos de IBM, la IA pasó de reglas rígidas a enfoques basados en datos.
2. Neural Networks

   2000–2016

   Memoria y contexto

   🔗 Llegan LSTM, embeddings y *attention*, permitiendo entender secuencias largas y relaciones semánticas.

   • word2vec
   • Seq2Seq
   • Attention
3. Transformers

   2017–2025

   ✨ Escalabilidad masiva, multimodalidad y el boom de ChatGPT. Pero también: altos costos, dependencia de GPUs y riesgos de alucinaciones.
4. xLLM: la nueva generación

   🔒 Un modelo empresarial centrado en **seguridad**, **explicabilidad** y **uso eficiente**, con un *Smart Engine* y un generador de respuestas con referencias precisas.

🧩 Explicación en pocas palabras

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Imagina que los modelos de lenguaje son “máquinas para predecir palabras”.
Durante décadas fueron mejorando: primero reglas, luego estadísticas, después redes neuronales y finalmente Transformers.

Ahora aparece xLLM, que busca ser más fiable, seguro y barato, pensado para empresas que necesitan control total sobre sus datos y resultados.

Más información en el link 👇

Language Models: A 75-Year Journey That Didn’t Start With Transformers

Introduction Language models have existed for decades — long before today’s so-called “LLMs.” In the 1990s, IBM’s alignment models and …

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