Fine-Tuning

El fine-tuning actualiza los pesos de un modelo preentrenado usando un conjunto de datos más pequeño y dirigido. Es la herramienta correcta para enseñar forma — tono, formato, un esquema de clasificación — y la equivocada para enseñar hechos, algo que RAG resuelve mejor y más barato. La mayoría de los equipos recurre al fine-tuning demasiado pronto; el trabajo de prompting y la recuperación resuelven más problemas de lo esperado.

En la práctica: 500 ejemplos del tono de tu equipo de soporte, para que las respuestas dejen de sonar a comunicado de prensa.