Sábado 31 de octubre de 2026 ·
Guía de referencia sobre ajuste fino de LLM: de full fine-tuning a LoRA, QLoRA, DoRA y QDoRA
Útil para
El artículo explica cómo genera respuestas un LLM (tokenización y predicción de probabilidades) y por qué un modelo preentrenado necesita adaptarse. Compara prompt engineering, RAG y fine-tuning según si el problema es de conocimiento o de comportamiento. Después describe el full fine-tuning, que actualiza todos los parámetros, y el enfoque PEFT, con LoRA como ejemplo: congela los pesos originales y entrena una actualización de bajo rango (BA) con adaptadores de pocos megabytes.
Qué significa
Aclara cuándo compensa ajustar un modelo frente a usar prompts o recuperación de datos: el ajuste fino cambia comportamiento y formato, mientras que RAG aporta hechos concretos. Métodos como LoRA reducen el coste de adaptar modelos grandes, porque solo se entrenan matrices pequeñas.
Fuentes originales
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