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Fine-tuning, destilación, prompts de sistema: cómo se especializa un modelo.
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Fine-tuning: cómo se adapta un modelo de IA a un dominio concreto
Un modelo de lenguaje nace generalista: sabe un poco de todo, pero no conoce tu sector, tu lenguaje ni tus reglas. El fine-tuning es la técnica con la que se reentrena un modelo ya existente sobre ejemplos específicos, para volverlo más competente y más coherente en un dominio concreto. Entender qué es, cuándo conviene de verdad y qué lo distingue de simplemente dar más contexto es la manera de no esperar de esta técnica lo que no puede dar, y de comprender por qué incluso un modelo especializado gana cuando se pone a confrontar con perspectivas distintas.
El prompt de sistema: qué guía de verdad a un modelo de IA
Cuando le escribes a un asistente de IA nunca partes de una página en blanco: antes de tu pregunta, el modelo ya ha recibido un conjunto de instrucciones que tú no ves. Se llama prompt de sistema, y es la capa que decide quién es el modelo, cómo escribe y qué puede hacer. Entenderlo explica por qué dos IA, ante la misma pregunta, te responden de forma tan distinta.
Destilación: cómo nace un modelo de IA más pequeño y rápido
Detrás de un asistente de IA que responde al instante en el móvil suele estar la destilación: la técnica que transfiere lo que sabe un modelo grande a uno más pequeño y ligero. Cómo funciona, qué se gana y qué se deja por el camino, y por qué habla de un mundo hecho de muchos modelos, no de uno solo.
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