LLM Guía de Fine-Tuning para Empresas
Siga los enlaces para encontrar soluciones específicas a los desafíos de salida de su LLM. Si su LLM:
- No tiene acceso a los hechos necesarios en su dominio, entrene una nueva LLM, cambie a una específica del dominio o use RAG para recuperar hechos
- Tiene hechos relevantes pero necesita responder con un estilo y tono diferentes, seguir ciertos formatos de salida o usar ciertas herramientas, entonces:
- Primero, aproveche la ingeniería de prompts o el encadenamiento de prompts para mejorar los resultados
- Si no funcionan, el LLM fine-tuning es el enfoque adecuado. Puede usar el servicio de su proveedor de LLM o ajustar LLM de código abierto en sus propias instalaciones.
La adopción generalizada de modelos de lenguaje grandes (LLMs) ha mejorado nuestra capacidad para procesar el lenguaje humano. Sin embargo, su entrenamiento genérico a menudo resulta en un rendimiento subóptimo para tareas específicas.
Para superar esta limitación, se emplean métodos de fine-tuning para adaptar los LLMs a los requisitos únicos de diferentes áreas de aplicación.
¿Qué es el fine-tuning de LLM?
El fine-tuning de un LLM ajusta un modelo pre-entrenado para realizar tareas específicas o para atender un dominio particular de manera más efectiva. El proceso implica entrenar aún más el modelo en un dataset más pequeño y dirigido que es relevante para la tarea o materia deseada.
El LLM original se pre-entrena en grandes cantidades de datos de texto diversos, lo que le ayuda a aprender comprensión general del lenguaje, gramática y contexto. El fine-tuning aprovecha este conocimiento general y refina el modelo para lograr un mejor rendimiento y comprensión en un dominio específico.
Figura 2: Capacidades de un LLM después del fine-tuning.1
Por ejemplo, un LLM podría someterse a fine-tuning para tareas como análisis de sentimiento en reseñas de productos, predecir precios de acciones basándose en noticias financieras, o identificar síntomas de enfermedades en textos médicos.
Este proceso personaliza el comportamiento del modelo, permitiéndole generar resultados más precisos y contextualmente relevantes para tareas como:
- Análisis de sentimiento.
- Desarrollo de chatbots.
- Respuesta a preguntas.
Cómo hacer fine-tuning de LLMs
1. Preparación del dataset
Dado que los LLMs se pre-entrenan con un dataset fijo, no están al tanto de los eventos en tiempo real. Para mantener estos modelos actualizados y mejorar su rendimiento en temas específicos y en evolución, las empresas utilizan datos web en tiempo real. Estos datos son críticos por dos razones principales: ayudan a la alineación del dominio y reducen la alucinación.
1.1. Alineación y relevancia del dominio:
El uso de datos obtenidos de la web permite a las empresas hacer fine-tuning de LLMs con la información más actual y relevante para su industria. Por ejemplo, una empresa de tecnología legal podría usar rastreadores web para recopilar fallos judiciales recientes y blogs legales.
Estos datos específicos del dominio garantizan que el modelo ajustado comprenda la terminología y el contexto industrial actualizados, que a menudo faltan en los datasets estáticos y disponibles públicamente. Este proceso es clave para convertir un modelo pre-entrenado de propósito general en un experto en un campo específico.
1.2. Reducción de la alucinación:
La alucinación ocurre cuando un LLM genera información plausible pero factualmente incorrecta. Al hacer fine-tuning de un LLM con datos de alta calidad del mundo real provenientes de la web, le proporciona una fuente confiable de verdad.
Esto hace que el modelo sea menos propenso a inventar información durante la inferencia y le ayuda a generar respuestas más precisas y confiables.
Las empresas utilizan herramientas de web scraping internas o proveedores externos para recopilar datos de sitios web. Estos datos de entrenamiento recopilados se preparan y se utilizan para hacer fine-tuning del LLM.
Al incorporar continuamente datos web frescos, las empresas pueden asegurarse de que sus modelos ajustados permanezcan relevantes y precisos, proporcionando una ventaja competitiva significativa.
2. Elección de un modelo fundacional y un método de fine-tuning
Seleccionar el modelo base y el método de fine-tuning adecuados depende de la tarea específica y los datos disponibles. Existen varios proveedores de LLM entre los que elegir, incluyendo Alphabet y Meta, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. El método de fine-tuning también puede variar según la tarea y los datos, como el aprendizaje por transferencia, el fine-tuning secuencial o el fine-tuning específico de la tarea.
Al elegir el modelo base, debe considerar:
- Si la infraestructura técnica es adecuada para la potencia de cómputo necesaria para el fine-tuning
- Si el modelo se ajusta a su tarea específica
- El tamaño de entrada y salida del modelo
- El tamaño de su dataset
3. Fine-tuning
El fine-tuning adapta los LLMs pre-entrenados a tareas específicas o necesidades organizacionales, ya sea a través de servicios gestionados ofrecidos por proveedores de modelos o modificando directamente modelos de código abierto utilizando datos específicos de la tarea y herramientas de MLOps.
Fine-tuning como servicio para modelos de código cerrado
Los principales proveedores de LLM ofrecen fine-tuning gestionado, aunque el panorama cambió en 2026. Google (Gemini a través de Vertex IA) y Anthropic (Claude a través de Amazon Bedrock) siguen siendo las principales opciones de código cerrado para nuevas cargas de trabajo de fine-tuning. OpenAI, que históricamente ofrecía fine-tuning en modelos GPT, está eliminando gradualmente su plataforma de fine-tuning, lo que significa que está cerrada para nuevos usuarios y los usuarios existentes tienen una ventana limitada para crear nuevos trabajos de entrenamiento.2
Por ejemplo, Vertex IA admite múltiples enfoques de afinación de modelos, permitiendo a los desarrolladores flexibilidad en cómo personalizan el comportamiento del modelo más allá del fine-tuning básico:
- Fine-tuning supervisado: Entrene un modelo con ejemplos etiquetados para que aprenda a producir las salidas deseadas para tareas específicas.
- Afinación por preferencias: Un enfoque de afinación distinto que se basa en el fine-tuning supervisado utilizando datos de preferencias humanas para enseñar a los modelos a generar salidas más preferidas en función de la retroalimentación por pares en lugar de etiquetas explícitas.
- Puntos de control de afinación y afinación continua: Herramientas para guardar el progreso o extender un modelo ajustado existente con más datos o pasadas de entrenamiento.3
Precios: El fine-tuning gestionado generalmente se factura por token de entrenamiento, con la inferencia facturada por separado con un costo adicional sobre el modelo base.
Fine-tuning de modelos de código abierto
Dado que los pesos del modelo están disponibles en los modelos de código abierto, las empresas pueden hacer fine-tuning de modelos de código abierto en sus propias instalaciones sin exponer sus datasets a los proveedores de LLM.
Los pasos para hacer fine-tuning de modelos de código abierto incluyen:
- Carga del modelo pre-entrenado: Una vez seleccionados el LLM y el método de fine-tuning, el modelo pre-entrenado debe cargarse en memoria.
- Este paso inicializa los pesos del modelo basándose en los valores pre-entrenados, lo que acelera el proceso de fine-tuning y asegura que el modelo haya aprendido comprensión general del lenguaje.
- Fine-tuning implica entrenar el LLM pre-entrenado en el dataset específico de la tarea. El proceso de entrenamiento implica optimizar los pesos y parámetros del modelo para minimizar la función de pérdida y mejorar su rendimiento en la tarea.
El proceso de fine-tuning generalmente implica rondas iterativas de entrenamiento. Para optimizar el rendimiento, los desarrolladores deben ajustar configuraciones como la tasa de aprendizaje o el tamaño del lote. Herramientas como Weights & Biases (Sweeps) automatizan esta búsqueda de hiperparámetros, visualizando cómo las diferentes variables afectan la convergencia del modelo para que los equipos puedan seleccionar la mejor configuración sin prueba y error manual.
Por ejemplo, los modelos Llama pueden someterse a fine-tuning de manera económica con enfoques de Fine-Tuning Eficiente en Parámetros (PEFT).4
Las empresas pueden aprovechar sus plataformas de MLOps o LLMOps para hacer fine-tuning de modelos.
Por ejemplo, usar una plataforma que actúe como un sistema de registro (como Weights & Biases) permite a las empresas realizar un seguimiento de cada ejecución de entrenamiento, registrar métricas del sistema (uso de GPU) y versionar los puntos de control del modelo resultante en un registro central. Esto asegura que incluso al entrenar modelos de código abierto en las instalaciones, el flujo de trabajo siga siendo reproducible y colaborativo.
Fine-tuning de modelos de pesos abiertos
Los modelos de pesos abiertos están disponibles públicamente para que los usuarios los descarguen y ejecuten localmente (o en su infraestructura en la nube) sin depender de una API.
Se diferencian de los modelos de código abierto porque el código abierto generalmente implica que el código completo de entrenamiento, los detalles de los datos y los términos de licencia permiten la modificación y redistribución. Los modelos de pesos abiertos pueden liberar los pesos pero mantener restringidas partes de la pipeline de entrenamiento, el dataset o los derechos de uso.
Dado que los pesos son accesibles, los modelos de pesos abiertos pueden someterse a fine-tuning directamente continuando el entrenamiento en datasets personalizados (por ejemplo, fine-tuning supervisado, métodos LoRA/PEFT), lo que permite a las organizaciones personalizar el comportamiento manteniendo los datos y el despliegue completamente bajo su control.
Por ejemplo, la familia LFM2.5 de Liquid IA sirve como un conjunto de modelos fundacionales de pesos abiertos. Se lanzan para despliegues de IA en dispositivo y en el borde, con puntos de control disponibles en Hugging Face y la plataforma Liquid IA LEAP.
La serie incluye variantes como LFM2.5-1.2B-Base (un modelo base pre-entrenado) y LFM2.5-1.2B-Instruct, que ha recibido fine-tuning supervisado y aprendizaje por refuerzo en su pipeline post-entrenamiento.
Dado que los pesos son accesibles públicamente, los desarrolladores pueden tomar el punto de control base y realizar su propio fine-tuning: entrenar el modelo en datasets propietarios, adaptarlo a tareas específicas de idioma o dominio, o experimentar con otros métodos de entrenamiento (como fine-tuning supervisado con adaptadores o alineación de preferencias).
LFM2.5 es altamente adecuado para la personalización específica de tareas en hardware local o dispositivos de borde, donde controlar el flujo de trabajo de entrenamiento e inferencia es importante.5
Otro ejemplo es Tinker de Thinking Machines Lab, que es una API diseñada para hacer que el fine-tuning de modelos de lenguaje de pesos abiertos sea más accesible para investigadores y desarrolladores.
Tinker permite a los usuarios adaptar una amplia gama de modelos de pesos abiertos, desde arquitecturas más pequeñas hasta grandes modelos de mezcla de expertos como Qwen-235B-A22B. Los usuarios pueden aplicar fine-tuning basado en LoRA u otros métodos post-entrenamiento para adaptar modelos a tareas específicas, ya sea mediante aprendizaje supervisado o enfoques de estilo de refuerzo.
Después de la afinación, los desarrolladores pueden descargar los puntos de control resultantes y utilizarlos de forma independiente, lo que permite el control tanto del modelo como del comportamiento personalizado.6
4. Evaluación de modelos fine-tuned
Una vez completado el proceso de fine-tuning, se debe evaluar el rendimiento del modelo en el conjunto de prueba. Este paso ayuda a asegurar que el modelo se generaliza bien a nuevos datos y se desempeña bien en la tarea específica. Las métricas comunes utilizadas para la evaluación incluyen exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1.
Sin embargo, para tareas generativas, las métricas tradicionales a menudo son insuficientes. La evaluación moderna requiere trazar el razonamiento del modelo y verificar la calidad del texto generado. Herramientas como W&B Weave permiten esto al permitir a los desarrolladores trazar entradas y salidas, depurar prompts y ejecutar evaluaciones sistemáticas (utilizando un LLM como juez) para puntuar al modelo fine-tuned en matices como tono, fidelidad y seguridad.
5. Despliegue
Una vez evaluado el modelo fine-tuned, se puede desplegar en entornos de producción. El proceso de despliegue puede implicar integrar el modelo en un sistema más grande, configurar la infraestructura necesaria y monitorear el rendimiento del modelo en escenarios del mundo real.
¿Cuáles son los métodos utilizados en el proceso de fine-tuning de los LLMs?
Métodos de fine-tuning
El fine-tuning es un proceso que implica adaptar un modelo pre-entrenado a una tarea o dominio específico entrenándolo aún más en un dataset más pequeño y específico de la tarea. Se pueden utilizar varios métodos de fine-tuning para ajustar los pesos y parámetros de un modelo pre-entrenado y mejorar su rendimiento en la tarea objetivo:
- Aprendizaje por transferencia implica reutilizar los pesos y la arquitectura de un modelo pre-entrenado para una nueva tarea o dominio. El modelo pre-entrenado generalmente se entrena en un dataset grande y general, y el enfoque de aprendizaje por transferencia permite una adaptación eficiente y efectiva a tareas o dominios específicos.
- Fine-tuning secuencial: El modelo pre-entrenado se somete a fine-tuning en múltiples tareas o dominios relacionados de manera secuencial. Esto permite que el modelo aprenda patrones de lenguaje más matizados y complejos en diferentes tareas, lo que conduce a una mejor generalización y rendimiento.
- Fine-tuning específico de la tarea: El modelo pre-entrenado se somete a fine-tuning en una tarea o dominio específico utilizando un dataset específico de la tarea. Este método requiere más datos y tiempo que el aprendizaje por transferencia, pero puede resultar en un mayor rendimiento en la tarea específica.
- Aprendizaje multitarea: El modelo pre-entrenado se somete a fine-tuning en múltiples tareas simultáneamente. Este enfoque permite que el modelo aprenda y aproveche las representaciones compartidas entre diferentes tareas, lo que conduce a una mejor generalización y rendimiento.
- Entrenamiento con adapter implica entrenar módulos ligeros que se conectan al modelo pre-entrenado, permitiendo el fine-tuning en una tarea específica sin afectar el rendimiento del modelo original en otras tareas.
Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Reinforcement Fine-Tuning (RFT) es una técnica de personalización de modelos que adapta un modelo de lenguaje pre-entrenado utilizando retroalimentación impulsada por recompensas en lugar de ejemplos de entrenamiento etiquetados tradicionales.
En lugar de entrenar con salidas fijas/correctas, RFT utiliza una señal de recompensa o función de calificación para evaluar las respuestas del modelo y optimizarlo iterativamente para maximizar estas recompensas.
Este enfoque se basa en principios de aprendizaje por refuerzo, donde el modelo se comporta como un agente que aprende qué tipos de salidas conducen a puntuaciones de recompensa más altas y ajusta sus parámetros en consecuencia. A diferencia del fine-tuning supervisado, RFT sobresale en escenarios donde es difícil definir salidas precisas y correctas, pero la calidad puede ser juzgada o puntuada.
Por ejemplo, la capacidad de fine-tuning por refuerzo de Amazon Bedrock automatiza este proceso para que los desarrolladores personalicen modelos basándose en señales de retroalimentación (funciones de recompensa).
En Bedrock, los usuarios definen qué hace que una respuesta sea precisa a través de funciones de recompensa basadas en reglas o IA, y el modelo se entrena para maximizar estas recompensas.7
Otro ejemplo es el RFT de OpenAI. Permite a los desarrolladores adaptar modelos de razonamiento definiendo un calificador programable que puntúa las respuestas candidatas. Durante el entrenamiento, el modelo se actualiza para que las salidas de alta puntuación sean más probables en futuras generaciones.
Esto hace que RFT sea particularmente útil para tareas donde la calidad de la salida es subjetiva o se juzga mejor mediante puntuación en lugar de respuestas de referencia exactas.8
Método de aprendizaje de pocos ejemplos (few-shot learning)
El aprendizaje de pocos ejemplos (few-shot learning, FSL) implica mejorar el rendimiento del modelo sin cambiar sus pesos. En este enfoque, se proporcionan al modelo un número limitado de ejemplos (es decir, “pocos disparos”) de la nueva tarea, y utiliza esta información para adaptarse y desempeñarse mejor en esa tarea. Se puede considerar como un
- Alternativa de menor costo al fine-tuning. El costo son los tokens de entrada para unos pocos ejemplos.
- Problema de Meta-aprendizaje donde el modelo aprende cómo aprender a resolver el problema dado.
Figura 3: Escenario de aprendizaje de pocos ejemplos donde el modelo aprende a clasificar un conjunto de imágenes a partir de las tareas en las que fue entrenado.9
Esto es particularmente útil cuando no hay suficientes datos disponibles para el aprendizaje supervisado tradicional. En el contexto de los LLMs, el fine-tuning con un dataset pequeño relacionado con la nueva tarea es un ejemplo de aprendizaje de pocos ejemplos.
Diferencias entre el aprendizaje de pocos ejemplos y el fine-tuning
La diferencia principal es la cantidad de datos específicos de la tarea necesarios para que el modelo se adapte a una nueva tarea o dominio. Los métodos de fine-tuning requieren una cantidad moderada de datos específicos de la tarea para optimizar el rendimiento del modelo, mientras que los métodos de aprendizaje de pocos ejemplos pueden adaptar modelos a nuevas tareas o dominios con unos pocos ejemplos etiquetados.
Ejemplos de fine-tuning
El fine-tuning logró aumentos significativos de rendimiento en finanzas
Bloomberg ha desarrollado BloombergGPT, un modelo de lenguaje a gran escala diseñado para la industria financiera. Este modelo se centra en tareas de procesamiento de lenguaje natural financiero como análisis de sentimiento, reconocimiento de entidades nombradas y clasificación de noticias.
BloombergGPT se creó utilizando una combinación de datasets financieros y de propósito general, y obtuvo altas puntuaciones en pruebas de referencia (Figura 4).
Figura 4: Imagen que muestra cómo BloombergGPT se desempeña en dos amplias categorías de tareas de PLN: específicas de finanzas y de propósito general.10
¿Por qué o cuándo necesita su empresa un LLM fine-tuned?
Las empresas pueden necesitar modelos de lenguaje grandes fine-tuned por varias razones, dependiendo de sus requisitos específicos, industria y objetivos. Estas son algunas razones comunes:
1. Personalización
Las empresas a menudo tienen necesidades y objetivos únicos que un modelo de lenguaje genérico puede no abordar. El fine-tuning les permite adaptar el comportamiento del modelo para satisfacer sus objetivos específicos, como generar contenido de marketing personalizado o comprender el contenido generado por los usuarios en su plataforma.
Descubra cómo el fine-tuning de los LLMs permite la creación de productos y estrategias de marketing personalizados, mejorando en última instancia la experiencia de IA generativa en el comercio minorista, el marketing y los seguros.
2. Sensibilidad de los datos y cumplimiento normativo
Las empresas que manejan datos sensibles u operan bajo entornos regulatorios estrictos pueden necesitar hacer fine-tuning del modelo para asegurar que respete los requisitos de privacidad, se adhiera a las directrices de contenido y genere respuestas apropiadas que cumplan con las regulaciones de la industria.
3. Lenguaje específico del dominio
Muchas industrias utilizan jerga, términos técnicos y vocabulario especializado que puede no estar bien representado en los datos de entrenamiento generales de un LLM. Hacer fine-tuning del modelo con datos específicos del dominio le permite comprender y generar respuestas precisas dentro del contexto de la industria de la empresa.
4. Rendimiento mejorado
El fine-tuning mejora el rendimiento del modelo en tareas o aplicaciones específicas relevantes para el negocio, tales como:
- Análisis de sentimiento
- Clasificación de documentos
- Extracción de información
Esto puede conducir a una mejor toma de decisiones, mayor eficiencia y mejores resultados.
5. Habilitación de capacidades de IA agéntica
El fine-tuning es fundamental para desarrollar sistemas de IA agéntica, que están diseñados para actuar de forma autónoma, tomar decisiones e interactuar con herramientas o entornos externos para lograr objetivos específicos.
Al hacer fine-tuning de un LLM, las empresas pueden mejorar su capacidad para realizar llamadas a funciones, permitiendo que el modelo seleccione y ejecute las herramientas apropiadas (por ejemplo, APIs, bases de datos) con parámetros precisos.
Por ejemplo, un LLM fine-tuned puede potenciar una IA agéntica que gestione de forma autónoma las consultas de los clientes integrándose con un sistema CRM o recupere datos en tiempo real a través de APIs web. Esta personalización asegura que el modelo comprenda los contextos específicos del dominio y las interacciones con herramientas, haciendo que la IA agéntica sea más efectiva y confiable en aplicaciones empresariales.
6. Experiencia de usuario mejorada
Un modelo fine-tuned puede ofrecer una mejor experiencia de usuario al generar respuestas más precisas, relevantes y contextualmente conscientes, lo que conduce a una mayor satisfacción del cliente, en aplicaciones como:
- Chatbots
- Asistentes virtuales
- Sistemas de soporte al cliente
Añadir como fuente preferida¿Qué es un LLM (LLM)?
Un LLM es un sistema avanzado de inteligencia artificial (IA), más específicamente un modelo de IA generativa empresarial, diseñado para procesar, comprender y generar texto similar al humano basándose en cantidades masivas de datos. Estos modelos se construyen típicamente utilizando técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales. Se entrenan con datasets extensos que incluyen texto de una amplia gama, como libros y sitios web, para el procesamiento del lenguaje natural.
Uno de los aspectos clave de un LLM es su capacidad para comprender el contexto y generar respuestas coherentes y relevantes basadas en la entrada proporcionada. El tamaño del modelo, en términos de número de parámetros y capas, le permite capturar relaciones y patrones intrincados dentro del texto. Esto le permite realizar diversas tareas, como:
- Responder preguntas
- Generación de texto
- Resumir texto
- Traducción
- Escritura creativa
Los modelos fundacionales, como los modelos de lenguaje grandes, son un componente central de la investigación y las aplicaciones de IA. Proporcionan una base para construir modelos más especializados y fine-tuned para tareas o dominios específicos.
Figura 5: Ejemplos de modelos fundacionales.11
Lecturas adicionales
- Si bien el fine-tuning mejora la eficacia de los modelos de lenguaje grandes, es esencial abordar los Riesgos de la IA Generativa.
- El fine-tuning de modelos de lenguaje grandes conlleva consideraciones legales. Explore el panorama legal que rodea a estos sistemas avanzados de IA en derechos de autor de IA generativa.
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{LLM Guía de Fine-Tuning para Empresas}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/llm-fine-tuning}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 22 de Junio de 2026}
}Enlaces de referencia
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