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El ajuste fino de modelos adapta modelos pre-entrenados a nuevas tareas realizando pequeñas modificaciones, reduciendo la necesidad de datos y recursos. Descubre cómo el ajuste fino aprovecha el aprendizaje por transferencia, diferentes técnicas, mejores prácticas y métricas de evaluación para mejorar eficientemente el rendimiento de modelos en PLN, visión por computadora y más.
El Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) es un enfoque innovador en IA y PLN que permite adaptar grandes modelos preentrenados a tareas específicas actualizando solo un pequeño subconjunto de sus parámetros, reduciendo los costos computacionales y el tiempo de entrenamiento para un despliegue eficiente.
El ajuste por instrucciones es una técnica en IA que afina grandes modelos de lenguaje (LLMs) usando pares de instrucciones y respuestas, mejorando su capacidad para seguir indicaciones humanas y realizar tareas específicas.
