Ajuste fino de modelos

Ajuste fino cuando el prompting no basta

Con buenos prompts se llega lejos. Cuando necesita coherencia en una tarea acotada, menor latencia o resultados específicos de su sector que la ingeniería de prompts no puede ofrecer, el ajuste fino es el siguiente paso. Nos ocupamos de todo el ciclo: dataset, entrenamiento, evaluación y despliegue.

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01Resumen

Qué entregamos

El ajuste fino se usa en exceso al principio (cuando bastarían los prompts) y demasiado poco después (cuando los prompts tocan techo). Le ayudamos a decidir cuándo tiene sentido, preparamos bien el dataset, ejecutamos el entrenamiento y evaluamos con rigor antes del lanzamiento.

02Por qué elegir este servicio

Ventajas clave

Primero, la calidad del dataset

La mayoría de los proyectos de ajuste fino fracasan por los datos, no por el entrenamiento. Nos centramos en el diseño, el etiquetado y la validación del dataset antes de encender una sola GPU.

Evaluación rigurosa

Conjuntos de prueba reservados, métricas específicas del sector y comparativas directas con referencias sólidas basadas en prompts.

La herramienta adecuada

Ajuste fino supervisado, adaptadores LoRA, DPO o machine learning clásico. Elegimos lo que encaja, no lo que está de moda.

Despliegue en producción

Modelos en contenedores, monitorización y pipelines de reentrenamiento para que el modelo ajustado siga rindiendo a medida que evolucionan los datos.

03Cómo trabajamos

Nuestro proceso

Viabilidad y referencia

Primero demostramos que el prompting no funciona. Medimos dónde se queda corto y si el ajuste fino puede cerrar la brecha.

Preparación del dataset

Recopilar, limpiar, etiquetar y validar los datos de entrenamiento. Suele ser el paso más largo.

Entrenamiento y evaluación

Entrenamos, evaluamos con datos reservados, comparamos con la referencia e iteramos sobre los datos y los hiperparámetros.

Despliegue y monitorización

Contenedorización, despliegue y configuración de la monitorización de desviaciones y del reentrenamiento programado.

04Aplicaciones

Casos de uso habituales

01Generación de contenido especializado con requisitos de estilo estrictos

02Tareas de clasificación en las que el prompting toca techo de precisión

03Inferencia de menor latencia en tareas acotadas

04Estilo de respuesta ajustado por preferencias para un público concreto

05Modelos pequeños para tareas específicas que sustituyen a LLM generalistas más grandes

05Tecnologías

Herramientas que usamos

OpenAI Fine-tuning APIHugging FaceLoRA / QLoRADPOPyTorchScikit-learnWeights & BiasesAWS SageMaker

06FAQ

Preguntas frecuentes

¿Debemos hacer ajuste fino o basta con el prompting?

Normalmente, primero el prompting. Recurrimos al ajuste fino cuando el prompting no alcanza el nivel de precisión, latencia o coherencia que usted necesita.