Gibbs de Lenguaje Grande utiliza distribuciones condicionales de LLM como operadores de transición para el remuestreo iterativo de variables. Este método permite una inferencia estructurada probabilísticamente coherente al evitar sesgos dependientes del orden y lograr una distribución estacionaria que equilibra los condicionales locales. Demuestra eficacia práctica en distribuciones sintéticas, razonamiento consistente y aprendizaje de estructura bayesiana.