Este artículo presenta una investigación sistemática de la equidad en modelos lingüísticos (LM) a gran escala. Destacamos que, a pesar de su rendimiento superior en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), los LM pueden heredar y amplificar sesgos sociales asociados a atributos sensibles como el género y la raza. Por lo tanto, este artículo revisa exhaustivamente diversos conceptos de equidad existentes y propone un nuevo esquema de clasificación basado en arquitecturas de transformador, incluyendo LM de solo codificador, solo decodificador y codificador-decodificador. Se presentan ejemplos y resultados experimentales para cada definición de equidad, y se discuten futuras investigaciones y temas pendientes para el avance en este campo.