Ajuste fino
Entrenamiento adicional de un modelo de IA preentrenado con datos de ejemplo propios de una organización para que se adapte a una tarea o estilo concreto.
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Por qué importa
El ajuste fino puede hacer que un modelo sea más preciso en trabajos que requieren un formato, estilo o clasificación coherentes. Sin embargo, normalmente no es la forma adecuada de enseñar información que cambia con frecuencia; para eso conviene más la generación aumentada por recuperación. Unos buenos resultados dependen de datos de ejemplo limpios y representativos.
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Ejemplo
Una empresa aplica ajuste fino a un modelo con dos mil tickets de soporte etiquetados. El modelo clasifica los tickets nuevos en la categoría correcta y los tickets llegan antes al equipo correspondiente.
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Error frecuente
Intentar enseñar mediante ajuste fino información que cambia constantemente, como precios y existencias. El modelo memoriza información obsoleta y necesita volver a entrenarse cada vez que esta cambia.
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