Especializa Modelos Existentes para Tareas Específicas. Este libro explica el proceso de adaptar modelos de lenguaje de código abierto (*Open Source*) utilizando datos especializados para mejorar el rendimiento, tono y precisión en dominios técnicos específicos.
Distingue qué problema resuelven prompting, RAG y fine-tuning y construye una matriz de decisión antes de gastar recursos de entrenamiento.
Distinguir cuándo el prompting y el aprendizaje en contexto bastan para cambiar el comportamiento observable sin entrenamiento.
Decidir cuándo usar recuperación aumentada para aportar conocimiento actualizado o trazable sin reentrenar el modelo.
Reconocer cuándo el ajuste supervisado es adecuado para volver persistente un patrón de respuesta, formato o especialización de tarea.
Construir una decisión técnica reproducible entre prompting, RAG, fine-tuning y combinaciones.
Comprende el mecanismo de bajo rango, configura adaptadores y diseña un SFT eficiente con o sin cuantización de 4 bits.
Explicar y aplicar el mecanismo matemático esencial de LoRA para reducir los parámetros entrenables.
Construir una configuración LoRA razonada y susceptible de evaluación en lugar de copiar hiperparámetros a ciegas.
Explicar cómo QLoRA reduce memoria y configurar los elementos esenciales de cuantización para entrenamiento.
Configurar un entrenamiento SFT con PEFT controlando qué tokens generan pérdida y cómo se empaquetan las secuencias.
Define, cura, limpia y separa datos para que la supervisión sea correcta, diversa y libre de contaminación de evaluación.
Definir un esquema de datos que represente exactamente la conducta que se quiere enseñar.
Construir criterios de selección de ejemplos que maximicen señal útil y reduzcan redundancia o respuestas mediocres.
Aplicar una secuencia de limpieza que reduzca duplicación y evite contaminar la evaluación.
Separar training, validation y test y verificar que el preprocesamiento no destruya la señal.
Construye un protocolo reproducible con métricas de entrenamiento, tarea y preferencia para decidir si el fine-tune merece desplegarse.
Construir una línea base reproducible que permita atribuir el cambio al ajuste y no a diferencias de evaluación.
Interpretar pérdida de validación y perplexity como señales de modelado, no como sustitutos de métricas de tarea.
Elegir métricas que correspondan a la forma de error de la tarea en vez de usar una métrica universal.
Integrar métricas automáticas, comparación pareada y costos para decidir si el modelo ajustado supera realmente al base.
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