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El fine-tuning consiste en reentrenar un modelo existente con datos específicos para adaptarlo a un uso concreto.
El fine-tuning (ajuste fino) parte de un modelo ya entrenado y lo especializa continuando su entrenamiento con un conjunto de datos dirigido. Así se adapta un modelo generalista a un dominio o a un tono particular.
Es una alternativa o un complemento al prompting y al RAG: en lugar de proporcionar el contexto en cada petición, este queda inscrito en los pesos del modelo.
El fine-tuning es pertinente cuando se dispone de numerosos ejemplos de calidad y se busca una respuesta muy coherente en un caso concreto.
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