Qué es Fine Tuning
Es un proceso que continúa el entrenamiento de un modelo con ejemplos preparados para una necesidad específica. Puede ayudar a reproducir un formato, clasificar casos, seguir un estilo o ejecutar una tarea frecuente con mayor consistencia.
Cuándo puede aportar valor
Resulta útil cuando existe una tarea estable, muchos ejemplos correctos y una forma clara de medir calidad. Si el problema consiste en acceder a información actual o privada, una recuperación de datos mediante RAG suele ser una solución más adecuada.
Qué datos se necesitan
Los ejemplos deben representar entradas reales, excepciones y respuesta deseada. La calidad importa más que una cantidad grande de muestras repetitivas. Los datos necesitan revisión de permisos, privacidad, equilibrio y errores que el modelo no debería aprender.
Cómo evaluar el resultado
Antes del ajuste se crea un conjunto de pruebas separado. Después se compara el modelo nuevo con la versión base en calidad, seguridad, coste y tiempo. Evaluar sobre los mismos ejemplos utilizados para entrenamiento produce una imagen demasiado optimista.
Riesgos y mantenimiento
Un ajuste puede reducir flexibilidad, reforzar sesgos o quedar desactualizado. Se conservan versiones, parámetros, procedencia de datos y resultados de pruebas. Cada nueva iteración debe demostrar una mejora suficiente para justificar su coste operativo.
Enfoque de PAR HOUSE Agency
Empezamos por instrucciones, herramientas, contexto y Evals. Elegimos Fine Tuning solo cuando estas capas no ofrecen la consistencia necesaria y existe evidencia de que un ajuste resolverá un patrón repetible.
