{"id":12,"date":"2026-04-10T20:09:29","date_gmt":"2026-04-10T20:09:29","guid":{"rendered":"https:\/\/qat-3.multilingualpress.syde.wpinfra.cloud\/?p=12"},"modified":"2026-04-10T20:10:32","modified_gmt":"2026-04-10T20:10:32","slug":"generacion-de-textos-ultralargos-una-inmersion-profunda-en-longwriter-y-agentwrite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qat-3.multilingualpress.syde.wpinfra.cloud\/es\/blog\/2026\/04\/10\/generacion-de-textos-ultralargos-una-inmersion-profunda-en-longwriter-y-agentwrite\/","title":{"rendered":"Generaci\u00f3n de textos ultralargos: Una inmersi\u00f3n profunda en LongWriter y AgentWrite"},"content":{"rendered":"\n

<\/a><\/p>\n\n\n\n

Hola Amigos,<\/p>\n\n\n\n

Ha pasado bastante tiempo (casi 3 meses) desde mi \u00faltima entrada en el blog. Pero por fin he vuelto, \u00a1y vamos a empezar! A partir de ahora, mis blogs se centrar\u00e1n principalmente en trabajos de investigaci\u00f3n interesantes en el \u00e1mbito del LLM y la GenAI. Hablar\u00e9 de problemas con los que me encuentro en mi d\u00eda a d\u00eda, en lo que nos gusta llamar \u00abtiempo de historias\u00bb,<\/strong> como muchos de vosotros recordar\u00e9is de mis blogs anteriores. A continuaci\u00f3n, profundizar\u00e9 en los aspectos t\u00e9cnicos de estos problemas. Adem\u00e1s de explicar los trabajos de investigaci\u00f3n, compartir\u00e9 experiencias y ejemplos pr\u00e1cticos, y tambi\u00e9n profundizar\u00e9 en detalles t\u00e9cnicos que los trabajos podr\u00edan omitir, dando por sentado que el lector ya los conoce. As\u00ed pues, \u00a1manos a la obra!<\/p>\n\n\n\n

Hace unos d\u00edas nos visit\u00f3 un amigo de la familia. Tienen una preciosa hija de 8 a\u00f1os. Era el 15 de agosto, el D\u00eda de la Independencia de la India, y en el colegio le hab\u00edan encargado que escribiera una redacci\u00f3n sobre el D\u00eda de la Independencia con el estricto requisito de \u00abal menos 10000 palabras\u00bb,<\/strong> \u00a1eso s\u00ed que es mucho! No s\u00e9 si llamarlo redacci\u00f3n o minilibro para una ni\u00f1a de 8 a\u00f1os. Como de costumbre, los padres empezaron a redactarlo en nombre de su hijo. Lo primero que nos viene a todos a la cabeza es ChatGPT o algo parecido. Al principio, los padres estaban muy tranquilos y pensaron : \u00abEmpecemos a redactarlo el 14 de agosto, justo un d\u00eda antes, ya que s\u00f3lo es cuesti\u00f3n de ‘incitar al modelo LLM’ y obtener el resultado\u00bb<\/em><\/strong> La noche del 14 de agosto, hicieron precisamente eso, pero \u00bfalguien adivina qu\u00e9 pas\u00f3? El modelo, aunque dio un buen resultado, tuvo problemas para mantener los siguientes: Relevancia, Precisi\u00f3n, Coherencia, Claridad, Amplitud y Profundidad, y Experiencia Lectora<\/em>. Adem\u00e1s, cuando se le pide al modelo que emita estrictamente 10.000 palabras, repite el contexto y se descontextualiza considerablemente.<\/p>\n\n\n\n

Ahora, todos ustedes se preguntar\u00e1n, \u00bfcu\u00e1les son estas seis dimensiones? Para ello, continuemos con la lectura y adentr\u00e9monos en el planteamiento del problema: \u00ablimitaciones de los actuales modelos de gran lenguaje de contexto largo (LLM) a la hora de generar resultados ultralargos\u00bb.<\/em><\/strong> \u00abEn este blog, analizaremos un interesante trabajo de investigaci\u00f3n titulado \u00abLONGWRITER: UNLEASHING 10,000+ WORD GENERATION FROM LONG CONTEXT LLMS\u00bb (LONGWRITER: LIBERANDO LA GENERACI\u00d3N DE M\u00c1S DE 10.000 PALABRAS A PARTIR DE LOS LLMS DE CONTEXTO LARGO)<\/strong><\/a> A pesar de que estos modelos pueden procesar entradas de hasta 100.000 tokens, normalmente tienen dificultades para producir salidas de m\u00e1s de 2.000 palabras. La raz\u00f3n principal de esta limitaci\u00f3n se atribuye a los conjuntos de datos de ajuste fino supervisado (SFT), que carecen de ejemplos de resultados largos, lo que limita la capacidad de los modelos para generar textos extensos. As\u00ed que en este blog vamos a conocer la intrigante t\u00e9cnica que han utilizado los autores para mejorar las respuestas de salida larga y \u00a1asegurarnos de que la vida de los padres sea m\u00e1s f\u00e1cil en el futuro! \u00bfY qu\u00e9 pasa con los ni\u00f1os? Hoy en d\u00eda, lo dejo en manos de su destino con los avances en IA y la forma en que la vida se ha vuelto m\u00e1s f\u00e1cil para ellos con un uso limitado de sus capacidades mentales. En fin, empecemos.<\/p>\n\n\n\n

Introducci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ahora, entremos en la comprensi\u00f3n lim\u00edtrofe del art\u00edculo. Empieza destacando un reto interesante con los LLM de contexto largo. Estos modelos, que pueden procesar m\u00e1s de 100.000 tokens de entrada, siguen teniendo dificultades para generar salidas de m\u00e1s de 2.000 palabras. Se trata de un problema importante porque, en algunos casos, m\u00e1s del 1% de las peticiones de los usuarios necesitan respuestas m\u00e1s largas.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1l es el principal problema? Los conjuntos de datos de ajuste fino supervisado (SFT) que entrenan estos modelos no incluyen suficientes ejemplos de resultados largos. Por tanto, aunque los modelos son capaces de manejar entradas largas, no han sido entrenados para producir salidas largas de forma eficaz. Esta limitaci\u00f3n se ha mantenido porque muchos LLM se basan en estos mismos conjuntos de datos.<\/p>\n\n\n\n

Para solucionar este problema, los autores presentan AgentWrite<\/em><\/strong>, un nuevo m\u00e9todo que ayuda a estos modelos a generar textos m\u00e1s largos dividiendo la tarea en partes m\u00e1s peque\u00f1as. Este m\u00e9todo permite generar textos de hasta 20.000 palabras, mucho m\u00e1s de lo que suele ser posible.<\/p>\n\n\n\n

El art\u00edculo tambi\u00e9n incluye LongWriter-6k<\/em> y <\/strong> LongBench-Write<\/em><\/strong>, un conjunto de datos y una referencia creados para entrenar y probar la capacidad de los modelos de generar textos ultralargos. La idea es ampliar los l\u00edmites de lo que pueden hacer los LLM, haci\u00e9ndolos m\u00e1s capaces de manejar tareas que requieran un resultado extenso.<\/p>\n\n\n\n

Veamos ahora qu\u00e9 es Agentwrite y c\u00f3mo funciona:<\/h2>\n\n\n\n

Paso I: Planificar
<\/strong>Lo primero es lo primero, AgentWrite<\/em> comienza con un plan – al igual que usted esbozar\u00eda un art\u00edculo antes de lanzarse a escribir. El modelo crea un esquema detallado basado en las instrucciones dadas, estableciendo el contenido principal y especificando el n\u00famero de palabras para cada secci\u00f3n. Consid\u00e9ralo como la hoja de ruta del modelo. Por ejemplo, si se le encargara escribir un art\u00edculo de 30.000 palabras sobre el Imperio Romano, el plan podr\u00eda tener este aspecto:<\/p>\n\n\n\n

\n

Apartado 1<\/strong>: Introducci\u00f3n a los or\u00edgenes del Imperio Romano (700 palabras)<\/p>\n\n\n\n

P\u00e1rrafo 2<\/strong>: Fundaci\u00f3n del Imperio Romano (800 palabras)<\/p>\n\n\n\n

…<\/p>\n\n\n\n

Apartado 15<\/strong>: Resumen de la historia del Imperio Romano (500 palabras)<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Este enfoque estructurado garantiza que el modelo sepa exactamente hacia d\u00f3nde se dirige, lo que facilita la tarea de generar resultados largos. A continuaci\u00f3n puede ver c\u00f3mo el autor estructura la entrada:<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Hola Amigos, Ha pasado bastante tiempo (casi 3 meses) desde mi \u00faltima entrada en el blog. Pero por fin he vuelto, \u00a1y vamos a empezar! A partir de ahora, mis blogs se centrar\u00e1n principalmente en trabajos de investigaci\u00f3n interesantes en el \u00e1mbito del LLM y la GenAI. 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