Entrenamiento de modelos

El entrenamiento de modelos es el proceso computacional mediante el cual un sistema de IA aprende patrones, estructuras y conocimientos a partir de grandes volúmenes de datos. Este proceso define la capacidad del modelo para razonar y responder a consultas futuras. En el ámbito del GEO, entender cómo se entrena un modelo ayuda a las organizaciones a preparar sus datos para que sean más 'digeribles' por la IA, facilitando su inclusión en el conocimiento base del modelo. El entrenamiento puede incluir fases de pre-entrenamiento general y ajustes específicos (fine-tuning) para dominios particulares como la banca o la manufactura. Los términos relacionados incluyen LLM, alineación y modelos de pesos abiertos.