Ajuste fino: continuar el entrenamiento de un modelo preentrenado con datos de una tarea o dominio concretos. Con unos pocos miles de ejemplos etiquetados, un modelo como BETO puede convertirse en un buen clasificador de reseñas en español. Hoy compite con el prompting: el ajuste fino suele ganar en coste por consulta, estabilidad y control; el prompting, en rapidez para empezar.
Un ejemplo
Un modelo general que se vuelve a entrenar con miles de informes médicos para que escriba con la terminología y el registro de ese campo.
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