Glosario de IA
Ajuste fino (fine-tuning)
Seguir entrenando un modelo existente con tus propios ejemplos para adaptarlo a una tarea, un estilo o un formato concretos.
Un modelo preentrenado ya conoce el lenguaje en general. El fine-tuning continúa el entrenamiento con un conjunto de datos más pequeño y específico, por ejemplo miles de respuestas de soporte con el tono de tu empresa. Sirve para conseguir un estilo y un formato constantes, y para tareas especializadas a gran escala.
No es la mejor forma de añadir conocimiento que cambia a menudo; para eso suele ser más barato y fácil de mantener el RAG. Prueba antes con buenos prompts y ejemplos.
Ejemplo: Una aseguradora ajusta un modelo con miles de partes de siniestros ya clasificados. El modelo resultante etiqueta los nuevos con su terminología interna y en su formato, sin necesidad de un prompt largo.
En la práctica
- Prueba primero con un buen prompt y ejemplos: muchas veces basta.
- Necesitas datos de calidad y bien revisados; los errores del conjunto también se aprenden.
- Cuando salga una versión nueva del modelo base, quizá tengas que repetir el ajuste.