¿Qué técnica implica entrenar modelos de IA en conjuntos de datos etiquetados para adaptarlos a la terminología y los requisitos específicos de la industria?

El fine-tuning (ajuste fino) es la técnica de tomar un modelo pre-entrenado (a menudo en un conjunto de datos grande y general) y adaptarlo a una tarea o dominio específico utilizando un conjunto de datos más pequeño y etiquetado. Esto es ideal para adaptar modelos a la terminología y requisitos de una industria particular. Data augmentation (aumento de datos) crea nuevas muestras de entrenamiento a partir de las existentes, pero no adapta el modelo a un dominio. Model quantization (cuantificación de modelos) reduce el tamaño y la complejidad del modelo, no su especificidad de dominio. Continuous pre-training (pre-entrenamiento continuo) es una forma de seguir pre-entrenando un modelo en datos adicionales, lo cual puede ser parte de un proceso de fine-tuning, pero el fine-tuning es el término más directo para la adaptación a un dominio específico.