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.
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.
Un pipeline de datos y evaluación para modificar deliberadamente el comportamiento del modelo.
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 elegimos entre recuperación, fine-tuning y entrenamiento
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 de adaptación de modelos
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
Entregables de adaptación de modelos
Un pipeline de datos y evaluación para modificar deliberadamente el comportamiento del modelo.
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.
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