La empresa necesita que su modelo fundacional se mantenga actualizado incorporando regularmente nuevos datos a través de un entrenamiento continuo. ¿Qué enfoque de entrenamiento cumple este requisito?

El preentrenamiento continuo (continuous pre-training) es el enfoque correcto porque permite que el modelo fundacional incorpore regularmente nuevos datos y se mantenga actualizado sin perder el conocimiento previamente adquirido. Esto es crucial para modelos que operan en entornos dinámicos donde la información cambia constantemente. El aprendizaje por lotes (batch learning) implica entrenar el modelo con un conjunto de datos fijo y luego desplegarlo, lo que no permite actualizaciones continuas. El entrenamiento estático (static training) es similar al aprendizaje por lotes, ya que el modelo no se actualiza después del entrenamiento inicial. El entrenamiento latente (latent training) no es un término estándar para un enfoque de entrenamiento de modelos fundacionales que aborde la actualización continua de datos.