{"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":"2026-08-21T15:05:32","modified_gmt":"2026-08-21T15:05:32","slug":"descubriendo-la-generacion-de-textos-ultralargos-un-analisis-en-profundidad-de-longwriter-y-agentwrite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qat-3.multilingualpress.syde.wpinfra.cloud\/es\/blog\/2026\/04\/10\/descubriendo-la-generacion-de-textos-ultralargos-un-analisis-en-profundidad-de-longwriter-y-agentwrite\/","title":{"rendered":"Descubriendo la generaci\u00f3n de textos ultralargos: un an\u00e1lisis en profundidad de LongWriter y AgentWrite"},"content":{"rendered":"\n

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

Hola a todos,<\/p>\n\n\n\n

Ha pasado bastante tiempo (casi tres meses) desde mi \u00faltima entrada en el blog. Pero, por fin, estoy de vuelta, \u00a1as\u00ed que empecemos! De ahora en adelante, mis entradas se centrar\u00e1n principalmente en art\u00edculos de investigaci\u00f3n interesantes sobre el \u00e1mbito del LLM y la IA general. Hablar\u00e9 de los problemas con los que me encuentro en mi d\u00eda a d\u00eda, en lo que nos gusta llamar \u00abla hora del cuento\u00bb,<\/strong> como muchos de vosotros recordar\u00e9is de mis entradas anteriores. A continuaci\u00f3n, profundizar\u00e9 en los aspectos t\u00e9cnicos de esos problemas. Adem\u00e1s de explicar los art\u00edculos de investigaci\u00f3n, compartir\u00e9 experiencias y ejemplos pr\u00e1cticos, y tambi\u00e9n profundizar\u00e9 en detalles t\u00e9cnicos que los art\u00edculos podr\u00edan omitir, al dar por hecho que el lector ya los conoce. \u00a1Pues vamos all\u00e1!<\/p>\n\n\n\n

Hace solo unos d\u00edas, unos amigos de la familia vinieron a visitarnos. Tienen una hija encantadora de 8 a\u00f1os. Era el 15 de agosto, el D\u00eda de la Independencia de la India, y su colegio le hab\u00eda encargado escribir un ensayo sobre el D\u00eda de la Independencia con un requisito estricto: \u00abal menos 10 000 palabras\u00bb.<\/strong> \u00a1Eso s\u00ed que es mucho! \u00a1La verdad es que no s\u00e9 si deber\u00eda llamarlo redacci\u00f3n o minilibro para una ni\u00f1a de 8 a\u00f1os! Como es habitual, los padres empezaron a redactarlo en nombre de su hija. Lo primero que se le viene a la mente a todo el mundo es ChatGPT o algo similar. Al principio, los padres estaban muy tranquilos y pensaron: \u00abEmpecemos a redactarlo el 14 de agosto, justo un d\u00eda antes, ya que solo es cuesti\u00f3n de \u201cdar la indicaci\u00f3n al modelo LLM\u201d y obtener el resultado\u00bb.<\/em><\/strong> La noche del 14 de agosto hicieron precisamente eso, pero \u00bfadivinas qu\u00e9 pas\u00f3? El modelo, aunque dio un buen resultado, tuvo dificultades para mantener lo siguiente: relevancia, precisi\u00f3n, coherencia, claridad, amplitud y profundidad, y experiencia de lectura<\/em>. Adem\u00e1s, cuando se le pide al modelo que genere exactamente 10 000 palabras, repite el contexto y se desv\u00eda significativamente de \u00e9l.<\/p>\n\n\n\n

Ahora, quiz\u00e1 os pregunt\u00e9is: \u00bfqu\u00e9 son estas seis dimensiones? Para ello, sigamos con la lectura y profundicemos en la exposici\u00f3n del problema de \u00ablas limitaciones de los actuales modelos de lenguaje grandes (LLM) de contexto largo a la hora de generar resultados ultralargos\u00bb.<\/em><\/strong> En este blog, exploraremos un interesante art\u00edculo de investigaci\u00f3n titulado \u00abLONGWRITER: LIBERANDO LA GENERACI\u00d3N DE M\u00c1S DE 10 000 PALABRAS A PARTIR DE LLMS DE CONTEXTO LARGO\u00bb.<\/strong><\/a> Aunque estos modelos pueden procesar entradas de hasta 100 000 tokens, suelen tener 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 salidas largas, lo que limita la capacidad de los modelos para generar textos extensos. As\u00ed que, en este blog, vamos a comprender la intrigante t\u00e9cnica que han utilizado los autores para mejorar las respuestas largas y asegurarnos de que la vida de los padres sea m\u00e1s f\u00e1cil en el futuro. \u00bfY qu\u00e9 hay de los ni\u00f1os? Hoy en d\u00eda, dejo eso en manos del destino, con los avances en IA y la forma en que la vida se ha vuelto m\u00e1s f\u00e1cil para ellos, \u00a1con un uso limitado de sus capacidades mentales! En fin, empecemos.<\/p>\n\n\n\n

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

Ahora, profundicemos en la comprensi\u00f3n general del art\u00edculo. Comienza destacando un reto interesante relacionado con los modelos de lenguaje grande (LLM) con contexto extenso. Estos modelos, que pueden procesar m\u00e1s de 100 000 tokens de entrada, siguen teniendo dificultades para generar respuestas de m\u00e1s de 2 000 palabras. Se trata de un problema significativo porque, en algunos casos, m\u00e1s del 1 % de las solicitudes de los usuarios requieren, de hecho, respuestas m\u00e1s largas.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1l es el problema principal? Los conjuntos de datos de ajuste fino supervisado (SFT) con los que se entrenan estos modelos simplemente no incluyen suficientes ejemplos de salidas largas. As\u00ed pues, aunque los modelos son capaces de gestionar entradas largas, no han sido entrenados para producir salidas largas de forma eficaz. Esta limitaci\u00f3n persiste porque muchos LLM se basan en estos mismos conjuntos de datos.<\/p>\n\n\n\n

Para abordar este problema, los autores presentan AgentWrite<\/em><\/strong>, un nuevo enfoque que ayuda a estos modelos a generar textos m\u00e1s largos dividiendo la tarea en partes m\u00e1s peque\u00f1as. Este m\u00e9todo puede aumentar la longitud de las salidas hasta 20 000 palabras, mucho m\u00e1s all\u00e1 de lo que suele ser posible.<\/p>\n\n\n\n

El art\u00edculo tambi\u00e9n presenta LongWriter-6k<\/em> y <\/strong> LongBench-Write<\/em><\/strong>, un conjunto de datos y un banco de pruebas creados para entrenar y evaluar la capacidad de los modelos a la hora de generar estos textos ultralargos. La idea es ampliar los l\u00edmites de lo que pueden hacer los LLM, haci\u00e9ndolos m\u00e1s capaces de gestionar tareas que requieren salidas extensas.<\/p>\n\n\n\n

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

Paso I: Planific
<\/strong>Lo primero es lo primero: AgentWrite<\/em> comienza con un plan, igual que har\u00edas t\u00fa al esbozar un art\u00edculo antes de ponerte a escribir. El modelo crea un esquema detallado basado en las instrucciones dadas, en el que se establece el contenido principal y se especifica el recuento de palabras para cada secci\u00f3n. Piensa en ello como la hoja de ruta del modelo. Por ejemplo, si se le encarga escribir un texto de 30 000 palabras sobre el Imperio Romano, el plan podr\u00eda ser algo as\u00ed:<\/p>\n\n\n\n

\n

P\u00e1rrafo 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

\u2026<\/p>\n\n\n\n

P\u00e1rrafo 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 gesti\u00f3n de la tarea de generar textos extensos. A continuaci\u00f3n puedes ver c\u00f3mo el autor estructura la entrada:<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Hola a todos, Ha pasado bastante tiempo (casi tres meses) desde mi \u00faltima entrada en el blog. Pero, por fin, estoy de vuelta, \u00a1as\u00ed que empecemos! De ahora en adelante, mis entradas se centrar\u00e1n principalmente en art\u00edculos de investigaci\u00f3n interesantes sobre el \u00e1mbito del LLM y la IA general. 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