El Fine-tuning (ajuste fino) es una técnica muy común en IA que consiste en tomar un modelo pre-entrenado en una gran cantidad de datos generales y adaptarlo o especializarlo para una tarea más específica usando un dataset más pequeño y enfocado.
Imagina un chef que ha recibido una formación general excelente en todo tipo de cocina (este sería el modelo pre-entrenado). Ahora, quieres que se especialice en repostería vegana. En lugar de enseñarle todo desde cero, aprovechas sus conocimientos generales y le das un entrenamiento adicional (fine-tuning) con recetas y técnicas específicas de repostería vegana.
De forma similar, se puede tomar un gran modelo de lenguaje entrenado con todo internet (como un LLM) y hacerle fine-tuning con documentos médicos para que sea mejor respondiendo preguntas sobre medicina, o con conversaciones de atención al cliente para crear un chatbot específico para una empresa. Es una forma eficiente de conseguir modelos especializados sin el enorme coste de entrenarlos desde cero.