Inteligencia Artificial
Ajuste Fino de LLMs (Fine-Tuning)
Guía sobre cómo especializar modelos de lenguaje para tareas específicas mediante el proceso de Fine-Tuning.
sábado, 24 de enero de 2026•5 min
Nota: Este archivo estaba vacío. He generado esta plantilla para que puedas completarla.
Introducción
El Ajuste Fino (Fine-Tuning) es el proceso de tomar un modelo de lenguaje pre-entrenado (como GPT-4, Llama 3, o BERT) y entrenarlo adicionalmente con un conjunto de datos específico de tu dominio.
¿Por qué hacer Fine-Tuning?
A diferencia del "Prompt Engineering", donde instruyes al modelo en cada petición, el Fine-Tuning modifica los pesos internos del modelo para que "aprenda" un nuevo comportamiento de forma permanente.
Ventajas
- Mayor precisión: En tareas muy específicas (ej. terminología legal, médica).
- Menor latencia: Puedes usar prompts más cortos porque el modelo ya sabe qué hacer.
- Costos: Usar un modelo pequeño fine-tuneado (ej. Llama 8B) puede ser más barato y rápido que uno gigante (GPT-4) para tareas repetitivas.
¿Cómo funciona?
- Recolección de Datos: Necesitas pares de ejemplos
input(pregunta) youtput(respuesta ideal). - Entrenamiento: Se re-entrena el modelo (o capas específicas, usando técnicas como LoRA para ahorrar memoria).
- Evaluación: Se prueba el modelo para asegurar que aprendió la tarea sin olvidar su conocimiento general ("Catastrophic Forgetting").
Conclusión
El Fine-Tuning es el paso siguiente cuando el Prompt Engineering ya no es suficiente para tus necesidades de calidad o eficiencia.