Lunes 2 de noviembre de 2026 ·
KAIST propone seleccionar los datos y repartirlos entre GPU para acelerar el ajuste fino de IA
Investigadores del KAIST han desarrollado una técnica que elige los datos de entrenamiento más útiles y los reparte de forma equilibrada entre varias GPU. Según la noticia, un ajuste fino que antes tardaba 10 horas podría completarse en unas tres, lo que supone una aceleración de unas tres veces.
Qué significa
Adaptar un modelo de IA a una tarea concreta requeriría menos tiempo y menos hardware, lo que abarata el trabajo para laboratorios y empresas pequeñas que personalizan modelos propios.
Fuentes originales
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