Aplicaciones — Fine-tuning
Tu modelo, tus datos, tu comportamiento.
Un modelo sin ajustar habla en genérico. El fine-tuning (ajuste fino) lo moldea a tu organización — tu terminología, tu tono, tus requisitos de cumplimiento. Modificamos modelos de pesos abiertos (open-weight) de forma eficiente con LoRA y QLoRA. Una sola GPU. Días, no meses.
Resumen
¿Qué es el fine-tuning?
El fine-tuning es un reentrenamiento parcial de un modelo de pesos abiertos con tus datos. El modelo conserva su inteligencia general — lenguaje, razonamiento, conocimiento — pero aprende a comportarse distinto.
- Tono — Formal para legal, conversacional para servicio al cliente
- Terminología — La jerga de tu industria, nombres de productos, siglas internas
- Formato de salida — JSON estructurado, plantillas específicas, lenguaje de cumplimiento
- Comportamiento — Límites de rechazo, reglas de escalación, razonamiento específico del dominio
- Las capacidades centrales del modelo — lenguaje, razonamiento, conocimiento
- Tus datos siguen siendo tuyos — el modelo ajustado corre en tu infraestructura
Método
Cómo lo hacemos.
Entrenamos un pequeño complemento (un 'adaptador' — el método LoRA/QLoRA) que ajusta cómo se comporta el modelo, sin tocar el modelo original. Eso es lo que lo hace rápido (de horas a días), económico (una sola GPU — QLoRA reduce la memoria necesaria ~4×) y fácil de versionar, probar en A/B e intercambiar.
Preparación de datos
Te ayudamos a curar y formatear los ejemplos de entrenamiento. Calidad sobre cantidad — mil ejemplos bien construidos suelen ganarle a cien mil ruidosos.
Entrenamiento
LoRA/QLoRA en tu infraestructura o en una GPU hospedada.
Evaluación
Comparación lado a lado contra el modelo base. Medimos qué cambió.
Despliegue
El modelo ajustado reemplaza al modelo base o corre junto a él.
Ejemplo
Antes y después.
¿Puedo compartir estos datos de pacientes con un laboratorio externo?
“Sí, puedes compartirlos usando protocolos seguros de transferencia de archivos. Asegúrate de cifrar los datos y usar un canal seguro.”
“Compartir datos de pacientes con terceros requiere un BAA firmado y una transferencia que cumpla con HIPAA. Bajo nuestra política de gobernanza de datos (sección 4.2), todo intercambio externo de datos debe ser aprobado por el oficial de cumplimiento. ¿Quieres que busque esa política?”
El modelo ajustado conoce tus reglas, habla tu idioma y rechaza apropiadamente. El modelo base da consejos genéricos — y potencialmente riesgosos.
Aplicaciones
Casos de uso por industria.
Banca y Finanzas
Fine-tuning para tono de cumplimiento. El modelo aprende a rechazar apropiadamente, citar regulaciones y formatear salidas para auditoría.
Salud
Fine-tuning para terminología médica en español (o inglés). Asistencia diagnóstica, documentación clínica, comunicación con pacientes.
Servicios Públicos y Energía
Fine-tuning para protocolos operacionales. El modelo entiende la topología de la red eléctrica, los procedimientos de interrupciones y los formatos de reportes regulatorios.
Legal
Fine-tuning para lenguaje específico por jurisdicción. Derecho de Puerto Rico, federal de EE. UU., marcos regulatorios de LATAM.
Servicio al Cliente
Fine-tuning para la voz de tu marca y tus reglas de escalación. Cuándo responder, cuándo traspasar a un humano.
Comparación
Fine-tuning vs. Conocimiento (RAG) — cuándo usar cuál.
| Fine-tuning | Conocimiento (RAG) | |
|---|---|---|
| Qué cambia | Cómo se comporta el modelo | Lo que el modelo sabe |
| Ideal para | Tono, formato, estilo, patrones de rechazo | Hechos, documentos, información actualizada |
| Datos necesarios | Ejemplos curados del comportamiento deseado | Documentos organizados |
| Actualizaciones | Reentrenar cuando el comportamiento debe cambiar | Añade documentos cuando quieras |
| Trabajan juntos | Fine-tuning para el comportamiento… | …RAG para el conocimiento. |
Contacto
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