Fine-tuning
Coger un modelo de IA ya entrenado y seguir entrenándolo con datos propios.
Entrenar un LLM desde cero cuesta miles de millones y meses de cómputo. El ajuste fino parte de un modelo existente y lo amasa con tus ejemplos: mil correos de la empresa para que aprenda el tono, quinientos tickets de soporte para que responda como respondéis vosotros.
Para muchos casos, RAG sale más barato y es más flexible. El fine-tuning gana cuando lo que quieres cambiar es el estilo del modelo o especializarlo en un dominio estrecho.