Ajuste fino

El ajuste fino (fine-tuning) consiste en continuar el entrenamiento de un modelo existente con un conjunto de datos específico para adaptarlo a un ámbito o a un uso.

Evita partir de cero: el modelo conserva sus capacidades generales y se especializa por una fracción del coste de un entrenamiento completo.

Alternativas

Antes de ajustar un modelo, conviene probar dos enfoques menos costosos:

• el prompting contextual, que proporciona instrucciones y ejemplos en el momento de la consulta;
• la RAG, que busca información en una base documental en lugar de incorporarla a los parámetros del modelo.

El ajuste fino se justifica cuando se busca adquirir un estilo o un formato constante. Para transmitir conocimientos que cambian, es preferible la RAG: la actualización se realiza en la base documental, sin reentrenamiento.

Véase también

• RAG · Prompting contextual · Modelo de inteligencia artificial · SLM · Inferencia (FR)