Gibbs de Lenguaje Grande utiliza distribuciones condicionales de LLM como operadores de transición para el remuestreo iterativo de variables. Este método permite una inferencia probabilística coherente e independiente del orden al lograr una distribución estacionaria que equilibra los condicionales locales, ofreciendo una alternativa práctica a la generación de un solo pase para tareas de razonamiento estructurado.