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Con modelos base tan capaces, el fine-tuning dejó de ser el primer recurso. Cuándo un buen prompt basta, cuándo RAG es la respuesta y cuándo entrenar de verdad compensa.
La pregunta más frecuente al personalizar LLMs. No hay una respuesta universal, pero hay un framework claro para decidir. Cuándo cada enfoque gana y cuándo combinarlos.
OpenAI permite hacer fine-tuning de GPT-4o Mini con tus propios datos. Guía completa: preparación del dataset, formato JSONL, llamada a la API y evaluación del resultado.
Low-Rank Adaptation permite adaptar modelos grandes a dominios específicos entrenando menos del 1% de sus parámetros. Con QLoRA, cabe en una sola GPU de consumo. Aquí el estado del arte práctico.
