En este capítulo, profundizamos en las consideraciones clave a la hora de entrenar los LLM, como la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, la calidad de los datos, el etiquetado exacto y las implicaciones de los datos sesgados. También examinarás varios riesgos de los LLM, como la privacidad de los datos, los problemas éticos y el impacto medioambiental. Por último, el capítulo concluye debatiendo las áreas de investigación emergentes y el panorama en evolución de los LLM.