Flujo de trabajo de ajuste
01
Diagnóstico de desviaciones
Análisis cuantitativo de las deficiencias frente a las cargas de trabajo actuales.
02
Creación de corpus específico
Extrae, limpia y etiqueta muestras representativas.
03
Estrategia de adaptación
Elige LoRA, QLoRA, ajuste de prefijo o peso completo en función del presupuesto y la latencia.
04
Hiperbúsqueda
Las rutinas de AutoML buscan el punto óptimo entre F1 y FLOP.
05
Validación de la robustez
Prueba de estrés con sesgos, toxicidad y paquetes de jailbreak.
Casos prácticos clave
Especialización de dominio
Adaptación de modelos generales a sectores específicos como la sanidad, el derecho o las finanzas, donde el vocabulario, los conceptos y los patrones de razonamiento especializados son esenciales para un rendimiento preciso.
Optimización de tareas específicas
Personalización de modelos para funciones concretas, como la generación de código, la escritura creativa, la documentación técnica o la atención al cliente, para lograr un rendimiento superior en flujos de trabajo específicos.
Adaptación de la voz y el estilo de la marca
Entrenamiento de modelos para que se ajusten a estilos de comunicación, tonos y personalidades de marca específicos para contenidos de marketing, gestión de redes sociales o interacciones con los clientes que mantengan una identidad de marca coherente.
Privacidad y cumplimiento de datos
Ajuste de datos confidenciales o de propiedad exclusiva que no se pueden compartir con API externas, garantizando el cumplimiento de normativas como la HIPAA, el RGPD o los requisitos de privacidad específicos del sector, manteniendo la soberanía de los datos.
Localización lingüística y cultural
Adaptación de modelos para idiomas, dialectos o contextos culturales específicos que pueden estar infrarrepresentados en los modelos base, mejorando la precisión y la sensibilidad cultural para aplicaciones globales.
Optimización del rendimiento y los costes
Creación de modelos más pequeños y eficientes mediante un ajuste que puede ejecutarse localmente o con requisitos computacionales reducidos, manteniendo la calidad para casos de uso específicos y reduciendo los costes de inferencia y la latencia.
