El fine-tuning consiste en especializar un modelo de IA preentrenado con sus datos. En lugar de empezar de cero, se parte de un modelo que ya “habla” y se le enseña su dominio.
Con técnicas como LoRA y QLoRA, el fine-tuning es eficiente incluso en hardware modesto.
Un modelo de lenguaje especializado en su dominio: terminología, estilo de comunicación, políticas y buenas prácticas.
Modelo entrenado para clasificar sus datos: sentimiento de reseñas, categorías de producto, prioridad de tickets, intención de la solicitud.
Reconocimiento de entidades específicas de su sector: códigos de producto, normativas, terminología técnica.
Recopilación, limpieza, etiquetado y división de los datos de entrenamiento/validación/test.
Elección del modelo base y la estrategia: fine-tuning completo, LoRA, QLoRA o capas adaptadoras.
Entrenamiento con early stopping, validación sobre métricas relevantes para el negocio.
Modelo en producción con versionado, pruebas A/B y pipeline de reentrenamiento automático.
Cuéntenos su caso. En 30 minutos analizamos su contexto y le decimos qué es viable.
Solicitar una consulta