Descripción: Artículo técnico-divulgativo que presenta a MEL (Modelo de Español Legal), un modelo de lenguaje especializado en textos jurídicos en español. Explica su enfoque basado en encoders (XLM-RoBERTa-large) y su preentrenamiento con fuentes oficiales (BOE, Congreso), mostrando por qué puede ser más eficiente y rentable que los LLM generativos para tareas de comprensión (clasificación, extracción). Resume resultados comparativos frente a modelos de referencia y pone énfasis en beneficios de producción: menor coste computacional, privacidad y despliegues on-premise para organizaciones que tratan datos sensibles. Incluye enlace para probar el modelo (Hugging Face) y sitúa el desarrollo en el marco del proyecto INESData (UPM) con colaboración del Instituto de Ingeniería del Conocimiento. Es un recurso valioso para equipos legales, legaltech y PLN que buscan precisión y control en entornos regulados. Idioma: Español e inglés. Tipo de recurso: Digital. Creadores: Instituto de Ingeniería del Conocimiento (autor del artículo: David Betancur); en el modelo: David Betancur Sánchez, Nuria Aldama García, Álvaro Barbero Jiménez, Marta Guerrero Nieto, Patricia Marsà Morales, Nicolás Serrano Salas, Carlos García Hernán, Pablo Haya Coll, Elena Montiel Ponsoda, Pablo Calleja Ibáñez. Institución: Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC – UAM). País: España URL: https://www.iic.uam.es/procesamiento-del-lenguaje-natural/mel-alternativa-a-modelos-generativos-sector-legal/ Acceder al recurso