Clasificación con criterios propios
Adaptar un modelo a categorías internas cuando existen ejemplos suficientes, revisados y representativos de la variedad de solicitudes.
Inteligencia artificial
Un modelo especializado necesita ejemplos y una razón para adaptarlo.
El ajuste de modelos, o fine-tuning, busca modificar cómo responde un modelo mediante ejemplos de entrenamiento. Puede ser útil para clasificaciones, formatos o comportamientos específicos. JL coordina la evaluación y el trabajo de especialistas cuando esta vía aporta valor frente a mejorar instrucciones, recuperar información o utilizar un modelo diferente.
Conversemos sobre tu proyectoLA NECESIDAD
Qué resuelve para tu empresa
No todos los problemas de una aplicación de IA se resuelven entrenando. Si falta información actualizada, puede convenir conectarla a documentos; si la instrucción es ambigua, primero hay que corregirla. El ajuste requiere datos adecuados y una evaluación independiente. Por eso empezamos con un punto de comparación y mantenemos separados los ejemplos usados para aprender de los utilizados para comprobar resultados.
APLICACIONES CONCRETAS
Dónde aporta valor
Salidas consistentes
Evaluar un comportamiento especializado para producir estructuras o estilos recurrentes que otras configuraciones no mantienen con suficiente fiabilidad.
Optimización de una tarea repetida
Comparar un modelo adaptado con alternativas existentes considerando calidad, velocidad y coste total de su funcionamiento.
DEL OBJETIVO A LA PRÁCTICA
Cómo lo llevamos a cabo
- 01
Medir el punto de partida
Probamos la tarea con una solución base y establecemos qué mejora justificaría el entrenamiento y su mantenimiento.
- 02
Preparar ejemplos revisados
Depuramos duplicados, corregimos etiquetas y separamos entrenamiento y evaluación, respetando permisos de uso y datos sensibles.
- 03
Entrenar y comparar
Coordinamos pruebas acotadas con modelos compatibles y contrastamos resultados sobre ejemplos que no formaron parte del entrenamiento.
- 04
Decidir y documentar
Entregamos la comparación y, si se acepta el modelo, definimos integración, seguimiento, versiones y condiciones para volver a evaluarlo.
ENTREGABLES
Qué puedes recibir
- Diagnóstico de conveniencia del ajuste frente a otras alternativas.
- Conjunto de datos preparado según el alcance y sus permisos.
- Resultados comparados con la solución de referencia.
- Modelo o configuración acordada y documentación de operación.
ANTES DE EMPEZAR
Qué definimos contigo
- Ejemplos autorizados con resultados correctos revisados por el negocio.
- Volumen y variedad suficientes para la tarea que se quiere adaptar.
- Presupuesto de pruebas y criterio de mejora antes de entrenar.
PIEZAS QUE SE CONECTAN
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Preguntas frecuentes
¿Aprenderá todos mis documentos con este servicio?
No es una forma equivalente a una base documental actualizable. Para consultar información que cambia y citar sus fuentes, normalmente evaluamos RAG.
¿Se garantiza que mejorará?
No. La mejora debe medirse frente a una referencia. Una prueba puede concluir que otra configuración resuelve mejor el problema o requiere menos mantenimiento.
¿Puedo ajustar cualquier modelo?
Depende de las funciones, licencias e infraestructura de cada proveedor. La selección se verifica al definir el proyecto y antes de comprometer costes de entrenamiento.
Hagámoslo posible
Tu siguiente paso empieza con una conversación.
Cuéntanos qué quieres mejorar. Definimos contigo la solución y el alcance.