¿Qué es el fine-tuning de modelos de IA y cómo puede ayudarte a personalizar soluciones para tu negocio?

En el mundo de la IA aplicada al marketing, el fine-tuning de modelos de IA se ha convertido en una técnica clave y revolucionaria dentro del machine learning, ya que permite adaptar modelos preentrenados a tareas específicas. Es decir, permite aprovechar un conocimiento general, que es el que ya posee el modelo base, y reeducarlo con datos personalizados para mejorar su rendimiento dentro de unos contextos específicos. Pero ¿qué es exactamente el fine-tuning de modelos de IA, para qué sirve y cómo puede ayudar dentro del marketing digital? Te lo explicamos todo a continuación.

¿Qué es el fine-tuning en inteligencia artificial?

El fine-tuning en inteligencia artificial es una técnica utilizada para ajustar modelos preentrenados para que desarrollen mejor unas tareas específicas. Es decir, se aprovechan los conocimientos ya adquiridos por un modelo base y se adaptan para que aborde una o varias tareas de una forma específica o mejorada. O, dicho de otra forma, consiste en utilizar un modelo previamente entrenado para seguir con el proceso de entrenamiento y mejorar, de esta manera, su rendimiento en una tarea concreta, manteniendo parte del conocimiento ya adquirido y preservando parte de su conocimiento base.

No debe confundirse el fine-turning, que consiste en entrenar a un modelo ya preentrenado para adaptarlo a un nuevo objetivo; con un entrenamiento desde cero, que requiere una mayor cantidad de datos, tiempo y capacidad computacional porque no se dispone de esa base desde la que trabajar. 

¿Para qué sirve hacer fine-tuning de un modelo?

El fine-tuning de modelos de inteligencia artificial permite la personalización de modelos de lenguaje para que se adapten a ciertos contextos o necesidades específicas. En vez de utilizar un modelo genérico, que ofrecerá respuestas genéricas y poco relevantes para la situación, con esta técnica se busca un ajuste fino de la IA para obtener respuestas personalizadas. 

Casos de uso reales en empresas

En función del sector, el fine-tuning tendrá un objetivo u otro. Por ejemplo, en el caso del ecommerce, esta técnica se puede utilizar para personalizar los motores de recomendación; mientras que, en el caso de atención al cliente, el entrenamiento personalizado es para que las respuestas suenen lo más natural posible y ofrezcan información detallada sobre servicios o procesos internos. Otro ejemplo sería el sector salud, donde los modelos pueden entrenarse con datos clínicos específicos para poder mejorar el diagnóstico asistido por IA o el análisis de historiales médicos. 

Adaptación a lenguaje de marca, productos o sector regulado

El fine-tuning también puede ser muy útil para lograr que el modelo hable en el tono y estilo de la marca, así como que reconozca ciertos términos, productos o referencias internas. En cuanto a sectores regulares, como banca o derecho, también se puede entrenar a la IA para que cumpla con ciertos estándares de precisión y seguridad y con ciertas normativas.

Tipos de fine-tuning: desde modelos ligeros hasta grandes LLM

Igual que existen diferentes tipos de IA, también existen diferentes formas de enfocar el fine-tuning.

Fine-tuning completo vs. adaptación parcial (LoRA, PEFT)

El fine-tuning completo implica reentrenar todos los parámetros del modelo preentrenado porque las necesidades requieren una mayor personalización de la tarea específica. En cambio, cuando la adaptación es parcial, que es lo que se conoce como técnica LoRA (Low-Rank Adaptation) y PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), solo se cambia una pequeña parte de los parámetros, sin tocar el modelo base. No existe una opción mejor que otra, ya que dependerá de las necesidades, así como de los recursos disponibles.

Cuando conviene usar uno u otro según los recursos disponibles

Usar el fine-tuning completo o la adaptación parcial dependerá, sobre todo, de las necesidades, pero hay otros parámetros que también pueden influir en la decisión, como si se cuenta o no con una infraestructura robusta, con GPUs potentes, suficiente tiempo de entrenamiento y un gran volumen de datos. De ser así, la mejor opción será un fine-tuning completo, ya que en caso contrario será mejor una adaptación parcial mediante técnicas como LoRA o PEFT, accesibles para startups, pymes o equipos y profesionales con presupuesto ajustado.

Ventajas del fine-tuning para marcas y equipos de marketing

Para una agencia de inteligencia artificial y equipos de marketing, el fine-tuning tiene ciertas ventajas.

IA más precisa, controlada y alineada con objetivos de negocio

El fine-tuning permite que los modelos preentrenados puedan alinearse con los objetivos de la marca y puedan adaptarse a diferentes tipos de tareas de una forma más precisa y específica, incluso cuando pertenezcan a proyectos diferentes. También hace posible que entiendan y repliquen el lenguaje o tono específico de la marca, lo que da lugar a una IA más controlada y capaz de lanzar mensajes que refuercen la estrategia de comunicación.

Aumento de eficiencia en procesos repetitivos o de análisis

Entrenar a un modelo desde cero puede ser costoso tanto a nivel de recursos como de tiempo, además de que se necesitan los conocimientos necesarios para hacerlo. El fine-tuning, en cambio, es más accesible, ya que aprovecha la base de modelos ya preentrenados y, simplemente, deben ajustarse para que se adapten a las necesidades de la marca. Además, como cualquier otra herramienta dotada de IA, se puede entrenar al modelo para que realice tareas repetitivas, como la categorización de leads o el análisis de feedback de clientes, lo que implica un salto en la productividad sin renunciar a la calidad y la personalización.

¿Qué debes tener en cuenta antes de hacer fine-tuning?

Aunque el fine-tuning ofrece ciertas ventajas y beneficios, antes de ponerlo en práctica es necesario tener en cuenta ciertos puntos.

Datos propios de calidad, privacidad y costes

El fine-tuning debe basarse en datos específicos de la empresa para que pueda lograrse ese grado de personalización que se busca. Esto significa disponer de datos de calidad y organizados de forma correcta. Eso sí, siempre deberán aplicarse las medidas de seguridad y privacidad necesarias en datos sensibles o de carácter personal. Esto implica una serie de costes a nivel de infraestructura, licencias y mantenimiento que deben tenerse en cuenta.

Equipo técnico o partners especializados

El éxito del fine-tuning también depende de los conocimientos y de la experiencia que tenga el equipo responsable, por lo que es fundamental contar con especialistas en machine learning, procesamiento de datos y evaluación de modelos. Si no se dispone de este tipo de perfil dentro de la empresa, existen profesionales y empresas externas. 

Podemos concluir de todo esto que el fine-tuning de modelos de IA es la opción perfecta para adaptar soluciones inteligentes a las necesidades específicas de cada empresa, aunque se necesitan datos de calidad, un equipo técnico preparado y cualificado para ello y seguir una buena estrategia.