Entrenamiento
Ajuste Fino (Fine-Tuning)
Seguir entrenando un modelo preentrenado con datos de un dominio concreto.
El ajuste fino adapta un modelo ya entrenado a un dominio, un estilo o un formato de salida concretos entrenándolo un poco más con tus propios datos. Sirve cuando hace falta un cambio de comportamiento permanente. Aun así, en la mayoría de casos lo que se necesita no es ajuste fino sino un buen prompt o RAG: ajustar es caro y hay que repetirlo con cada nueva versión del modelo.
Términos Relacionados
Preentrenamiento
La fase inicial de entrenamiento a gran escala en la que el modelo aprende el lenguaje.
Ajuste por Instrucciones
Entrenar el modelo con pares de instrucción y respuesta ideal para que sepa obedecer.
RLHF (Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana)
Método de entrenamiento que alinea las salidas del modelo con las preferencias humanas.
Modelo Fundacional
Modelo preentrenado a gran escala que sirve de base para muchas aplicaciones.