Glosario IA
Fine-tuning
Proceso de reentrenar un modelo de IA con datos específicos de tu empresa para que se especialice en tu dominio o tono.
El fine-tuning adapta un modelo preentrenado a un dominio específico. Es como darle un máster al modelo en tu sector.
Cuándo hacer fine-tuning
- Cuando necesitas un tono o estilo muy específico que el prompting no logra
- Cuando el modelo necesita conocimiento especializado (jerga médica, legal, técnica)
- Cuando necesitas respuestas más rápidas y baratas (modelos más pequeños fine-tuneados)
Cuándo NO hacer fine-tuning
- Si RAG resuelve tu problema (es más barato y flexible)
- Si puedes lograr el resultado con prompt engineering
- Si tus datos cambian frecuentemente (tendrías que reentrenar constantemente)
Coste y complejidad
El fine-tuning requiere datos de entrenamiento de calidad (mínimo 50-100 ejemplos), infraestructura GPU y conocimiento técnico. Para la mayoría de PYMEs, RAG + prompt engineering cubre el 90% de los casos.
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Términos relacionados
Agente de IA
Sistema de IA que puede planificar, ejecutar acciones y usar herramientas de forma autónoma para completar tareas complejas.
Prompt Engineering
Disciplina de diseñar instrucciones precisas para modelos de IA que maximicen la calidad y relevancia de las respuestas.
LLM (Large Language Model)
Modelo de inteligencia artificial entrenado con grandes volúmenes de texto que puede entender y generar lenguaje natural con alta calidad.
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