Ajuste fino

Segunda vuelta de entrenamiento sobre un modelo ya preentrenado, alimentándolo con un conjunto de datos más pequeño y específico de un dominio, tarea o marca. Convierte a un generalista en un especialista sin pagar el coste de entrenar desde cero.

En el curso

Módulo 1 — es la segunda de las tres etapas de entrenamiento de un LLM: con un conjunto especializado, por ejemplo transcripciones de atención al cliente, se alinean las salidas con el vocabulario y el tono del dominio. El módulo lo reencuentra en el nivel más alto de despliegue de generación de imágenes —modelos personalizados con DreamBooth o ajuste fino LoRA—, señalando que el entrenamiento es muy caro y exige mantenimiento continuo.

Módulo 3 — vertebra el capítulo sobre empatía y ajuste de la respuesta en agentes de cara al cliente. El módulo desglosa cinco técnicas —SFT, ajuste de instrucciones, RLHF, DPO y PEFT— y advierte del equilibrio a vigilar: sobreajustar a un puñado de guiones deja un agente demasiado formal, y subajustar produce respuestas insensibles que erosionan la confianza. La recomendación es calibrar con conjuntos de validación de diálogos reales reservados y refrescar los datos periódicamente.

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