¿Qué son los datos de entrenamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM)?
Datos de entrenamiento del modelo LLM es el corpus de texto a gran escala que se utiliza para el preentrenamiento y el ajuste fino de un modelo de lenguaje de gran tamaño. La mayor parte procede de la web pública, complementada con libros, repositorios de código, artículos académicos y conjuntos de datos seleccionados. La calidad, el tamaño y la diversidad de este corpus determinan directamente lo que sabe un modelo y su capacidad de razonamiento.
¿Qué contienen realmente los datos de entrenamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM)?
Los modelos de vanguardia actuales se entrenan con enormes volúmenes de texto. Los últimos modelos documentados públicamente (DeepSeek v3, Gemma 3, Llama 4, Qwen 3) se entrenaron con entre 14 y 36 billones de tokens aproximadamente, la mayor parte de los cuales procedían de texto extraído de la web (Common Corpus: la mayor recopilación de datos éticos para el preentrenamiento de modelos de lenguaje a gran escala (LLM), arXiv, 2025). Los datos recopilados mediante rastreo web predominan, ya que abarcan una gama más amplia de temas, idiomas y estilos de redacción que cualquier otra fuente seleccionada de forma individual.
Más allá del HTML sin formato, los conjuntos de entrenamiento suelen incluir Wikipedia, libros, artículos académicos, código de GitHub y debates filtrados de foros. Cada fuente aporta un matiz lingüístico diferente. El código mejora el razonamiento estructurado; los libros fomentan la coherencia en textos extensos; y las páginas web garantizan que el conocimiento sea amplio y esté actualizado.
¿Cómo se recopilan y se preparan los datos web?
La creación de un corpus de entrenamiento a gran escala comienza con un rastreador web y culmina con un proceso riguroso de deduplicación y filtrado de calidad. FineWeb es un corpus de preentrenamiento abierto de 15 billones de tokens, obtenido y deduplicado a partir de 96 instantáneas de Common Crawl que abarcan datos web desde 2013 hasta abril de 2024 (Hugging Face, conjunto de datos FineWeb, 2024). Ese proceso elimina las páginas casi duplicadas, el contenido de baja calidad y la información de carácter personal antes de que los datos lleguen a la fase de entrenamiento.
La fase de limpieza es tan importante como la de recopilación. El texto ruidoso o duplicado hace que los modelos generen resultados erróneos, repitan frases hechas o se ajusten en exceso a patrones de formato específicos. Los equipos aplican filtros heurísticos, clasificadores de calidad basados en modelos y reponderación por dominio para obtener una combinación final equilibrada.
Casos de uso
Desarrollo de modelos de inteligencia artificial: Los equipos de investigación y los laboratorios de inteligencia artificial rastrean la web pública para recopilar corpus de preentrenamiento. El código HTML limpio y sin duplicados a gran escala constituye la materia prima para cada sesión de entrenamiento posterior.
Ajuste de los procesos: Tras el preentrenamiento, los equipos recopilan textos específicos del ámbito en cuestión (historiales médicos, documentos judiciales, informes financieros) para especializar un modelo base. Estos conjuntos de datos más reducidos y específicos se alimentan de datos web precisos y estructurados procedentes de fuentes seleccionadas.
Auditoría de la calidad de los datos: Las organizaciones que desarrollan o auditan procesos de formación deben realizar muestreos e inspeccionar los documentos originales a nivel de URL. El acceso programático al contenido web actualizado y visualizado es un requisito previo para esta labor.
La red de proxies residenciales y la Web Render API de Massive ofrecen a los equipos de ingeniería de datos una forma de recopilar contenido web con calidad de entrenamiento a gran escala, en distintas zonas geográficas, a partir de fuentes que bloquean las direcciones IP de los centros de datos. El punto final «Browsing» devuelve código HTML renderizado o Markdown sin formato, lo que reduce el trabajo de preprocesamiento previo a la tokenización.
Preguntas frecuentes
Los datos de preentrenamiento son el corpus amplio, a escala web, que utiliza un modelo para aprender patrones lingüísticos generales. Los datos de ajuste fino son un conjunto de datos más reducido y específico para una tarea determinada, que se utiliza para adaptar ese modelo base a un ámbito o comportamiento concreto. Los conjuntos de datos de preentrenamiento alcanzan los billones de tokens; los de ajuste fino suelen contener entre miles y millones de ejemplos.
El texto de baja calidad introduce ruido que puede provocar alucinaciones, resultados sesgados o un razonamiento deficiente. El filtrado, la deduplicación y un cuidadoso equilibrio de dominios ofrecen sistemáticamente mejores resultados que la simple adición de más páginas sin procesar; por ello, plataformas como FineWeb invierten considerablemente en indicadores de calidad que van más allá del mero recuento de tokens.
Se trata de un debate jurídico y normativo muy vivo. La licitud depende de las condiciones de uso del sitio web de origen, de la situación de los derechos de autor del contenido y de la jurisdicción aplicable. Actualmente, muchos editores añaden directivas en el archivo robots.txt o llms.txt archivos para indicar las preferencias de rastreo, y la orientación jurídica sigue evolucionando a la par que los litigios en curso.
Common Crawl ofrece un archivo gratuito y de acceso público de rastreos web que se remontan a 2008. La mayoría de los conjuntos de datos de preentrenamiento de modelos de lenguaje a gran escala (LLM), tanto abiertos como comerciales —incluido FineWeb—, parten de instantáneas de Common Crawl y, a partir de esa base compartida, aplican sus propios filtros y procesos de deduplicación.