Explicación detallada
El fine-tuning consiste en continuar el entrenamiento de un modelo (a menudo un LLM) con datos focalizados para ajustar su comportamiento, su estilo o su conocimiento de un dominio. Es complementario al RAG: se utiliza más bien para modificar el estilo o la forma de las respuestas.
Ejemplos
Adaptar un LLM al tono de una marca
Especializar un modelo en vocabulario médico o jurídico
Preguntas frecuentes
¿Cuántos datos se necesitan?
Desde unos pocos cientos hasta varios miles de ejemplos de calidad.
Términos relacionados
Machine Learning
Rama de la IA en la que los modelos aprenden patrones a partir de datos en lugar de seguir reglas explícitas.
Destilación
Procedimiento que entrena a un pequeño modelo "alumno" para imitar a un gran modelo "profesor" y conservar la calidad a menor coste.
LLM (Large Language Model)
Modelo de lenguaje entrenado con inmensos corpus de texto para comprender y generar lenguaje natural.
Quantization
Técnica que reduce la precisión numérica de los pesos de un modelo para hacerlo más ligero y más rápido.
Dataset
Conjunto estructurado de datos utilizado para entrenar, validar o evaluar un modelo de IA.
Última actualización: 15/7/2026