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Métodos para adaptar modelos preentrenados a tareas, dominios, estilos o usuarios mediante actualización total o parcial de parámetros y evaluación posterior al ajuste.
LoRA B matrix
Matriz LoRA B es segundo factor de bajo rango de una actualización LoRA.
Ver definición completa →Fine-tuning data mixture
Mezcla de datos de ajuste es composición ponderada de varias fuentes de entrenamiento.
Ver definición completa →Fine-tuning base model
Modelo base para ajuste es modelo preentrenado sobre el que se aplica la adaptación.
Ver definición completa →LoRA target module
Módulo objetivo LoRA es capa o proyección a la que se aplica LoRA.
Ver definición completa →Fine-tuning objective
Objetivo de ajuste es función que define el comportamiento que se optimiza.
Ver definición completa →Catastrophic forgetting
Olvido catastrófico es pérdida de capacidades previas tras aprender información nueva.
Ver definición completa →Frozen parameter
Parámetro congelado es parámetro que conserva su valor durante el ajuste.
Ver definición completa →Trainable parameter
Parámetro entrenable es parámetro habilitado para recibir gradientes durante el ajuste.
Ver definición completa →Model personalization
Personalización de modelo es adaptación del comportamiento a un usuario, organización o contexto.
Ver definición completa →Adapter weights
Pesos de adaptador es parámetros almacenados separadamente del modelo base.
Ver definición completa →Chat training template
Plantilla de entrenamiento conversacional es formato que serializa roles y mensajes para el entrenamiento.
Ver definición completa →Task-adaptive pretraining
Preentrenamiento adaptativo a la tarea es preentrenamiento continuado con datos próximos a la tarea.
Ver definición completa →Domain-adaptive pretraining
Preentrenamiento adaptativo al dominio es preentrenamiento continuado con corpus de un dominio.
Ver definición completa →Continued pretraining
Preentrenamiento continuado es entrenamiento adicional con objetivo de preentrenamiento antes del ajuste.
Ver definición completa →Prefix tuning
Prefix tuning es aprendizaje de prefijos continuos insertados en capas de atención.
Ver definición completa →Soft prompt
Prompt suave es vectores entrenables que actúan como tokens continuos de instrucción.
Ver definición completa →Prompt tuning
Prompt tuning es entrenamiento exclusivo de un pequeño conjunto de prompts suaves.
Ver definición completa →Fine-tuned model A/B test
Prueba A/B de modelo ajustado es comparación controlada entre modelo base y modelo adaptado.
Ver definición completa →P-tuning
P-tuning es método de optimización de embeddings de prompt mediante una red auxiliar.
Ver definición completa →Quantized Low-Rank Adaptation
QLoRA es ajuste LoRA sobre un modelo base cuantizado.
Ver definición completa →LoRA rank
Rango LoRA es dimensión interna que controla capacidad y tamaño del adaptador.
Ver definición completa →Post-fine-tuning regression
Regresión posterior al ajuste es degradación en capacidades que no eran objetivo del ajuste.
Ver definición completa →Consolidation regularization
Regularización de consolidación es penalización de cambios en parámetros importantes para tareas previas.
Ver definición completa →Experience replay
Repetición de experiencias es reutilización de ejemplos anteriores para reducir olvido.
Ver definición completa →Fine-tuning rollback
Rollback de ajuste es restauración de un checkpoint anterior tras detectar una regresión.
Ver definición completa →Multi-adapter serving
Servicio multiadaptador es servicio de varios adaptadores sobre una instancia base compartida.
Ver definición completa →Personalization overfitting
Sobreajuste de personalización es especialización excesiva que reduce generalización.
Ver definición completa →Adapter versioning
Versionado de adaptadores es gestión de versiones, compatibilidad y reversión de adaptadores.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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