Ingeniería de datasets
Revisión de fuentes, limpieza, normalización, orientación de etiquetado, particiones, linaje y controles de calidad alineados con la tarea objetivo.
ENTRENAMIENTO Y AJUSTE FINO
Adaptar el comportamiento del modelo con evidencias
Preparación de datos, entrenamiento por tarea, ajuste fino, evaluación e integración de inferencia.
Preparación de datos, entrenamiento por tarea, ajuste fino, evaluación e integración de inferencia.
QUÉ CONSTRUIMOS
Un pipeline de datos y evaluación para modificar deliberadamente el comportamiento del modelo.
Cuando los prompts y la recuperación no permiten cumplir el requisito, preparamos datos del dominio, ejecutamos experimentos controlados de entrenamiento o fine-tuning e integramos el modelo resultante en una ruta de inferencia medible.
Experimentos de entrenamiento
Fine-tuning supervisado, adaptación continuada o modelos específicos de tarea cuando la evidencia justifica la complejidad adicional.
Evaluación y regresión
Conjuntos de datos reservados, métricas de tarea, rúbricas cualitativas, casos de seguridad y comparación con líneas base más simples.
Integración de inferencia
Serving, batching, latencia, hardware, privacidad, monitorización y disparadores de reentrenamiento dentro del producto que lo rodea.
CÓMO TRABAJAMOS
Cómo elegimos entre recuperación, fine-tuning y entrenamiento
El entrenamiento no es la respuesta por defecto. Primero usamos la línea base válida más económica, medimos la diferencia y añadimos adaptación del modelo solo cuando mejora el comportamiento que realmente valora el producto.
- 01
Define la tarea y la métrica
Especificamos entradas esperadas, salidas, casos límite, umbral de calidad, restricciones de privacidad y entorno de inferencia.
- 02
Audita y prepara los datos
Evaluamos volumen, representatividad, derechos, fugas de información, consistencia del etiquetado y coste de mantener el dataset.
- 03
Ejecuta experimentos controlados
Comparamos líneas base y adaptaciones con configuraciones registradas y evaluación sobre datos reservados.
- 04
Integra y mantén
Empaquetamos la inferencia, monitorizamos deriva y fallos y definimos las condiciones para futuras actualizaciones de datos o modelos.
ENTREGABLES
Entregables de adaptación de modelos
Documentamos el trabajo para que un resultado pueda reproducirse, compararse y mantenerse, en lugar de depender de un único experimento opaco.
- Especificación del dataset y pipeline de preparación
- Registro de línea base y experimentos
- Artefactos de modelos ajustados o específicos de tarea cuando corresponda
- Suite de evaluación y regresión
- Plan de integración de inferencia y reentrenamiento
FAQ
Preguntas específicas de esta ruta.
¿Podéis entrenar un modelo fundacional desde cero?
Rara vez es la decisión de producto más rentable. Evaluamos con rigor el entrenamiento y la adaptación específicos de la tarea y no insinuamos una escala de modelo fundacional sin los datos, la capacidad de cómputo y el programa necesarios.
¿Cuántos datos necesitamos?
Depende de la complejidad de la tarea, la elección del modelo, la calidad del etiquetado y la brecha de rendimiento. Una auditoría de datos y un experimento de línea base ofrecen una respuesta más fiable que un mínimo universal.
¿Cómo evitáis fugas en la evaluación?
Separamos los datos de entrenamiento, desarrollo y evaluación reservada, registramos la procedencia y revisamos duplicados cercanos y riesgos de contaminación.
SIGUIENTE PASO
Tráenos la restricción, no un brief pulido.
Un líder técnico revisará el estado actual y recomendará el siguiente paso útil más pequeño.
Iniciar un proyecto
