Qué es el entrenamiento
Es la fase de aprendizaje, previa a su uso. En los grandes modelos de lenguaje es un proceso enorme: meses de cálculo en miles de chips y cantidades gigantescas de texto. Por eso solo unas pocas empresas entrenan modelos desde cero; el resto los adapta.
Fases en un LLM
- Preentrenamiento: aprende a predecir texto a partir de enormes volúmenes de datos generales.
- Ajuste con instrucciones: aprende a seguir peticiones y comportarse como asistente.
- Alineamiento: con técnicas como RLHF, aprende qué respuestas prefieren las personas.
- Evaluación: se mide su rendimiento y seguridad antes de lanzarlo.
Ejemplo real
Una empresa no entrena un modelo de lenguaje desde cero, pero sí entrena un modelo pequeño de clasificación con 10.000 tickets de soporte etiquetados. En unas horas de cálculo tiene un modelo que clasifica sus tickets con gran precisión.
Para qué te sirve en tu negocio
Casi nunca vas a entrenar un modelo desde cero. Lo habitual es usar modelos ya entrenados y adaptarlos con prompts, RAG o fine-tuning.
Errores comunes
- Pensar que la IA aprende sola de cada conversación: la mayoría no se reentrena con tu uso.
- Querer entrenar un modelo propio cuando basta con RAG.
- Olvidar que el modelo solo sabe lo que había en sus datos.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre entrenamiento e inferencia?
El entrenamiento crea el modelo; la inferencia lo usa.
¿ChatGPT aprende de mis conversaciones?
Depende de la configuración de privacidad; en muchos planes de empresa no se usan para entrenar.
¿Cuánto cuesta entrenar un gran modelo?
Decenas o cientos de millones de dólares en los modelos punteros.