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Bloque temático
Conceptos que describen modelos preentrenados de propósito amplio, sus artefactos, adaptación y dependencias.
Transfer learning
Reutilización de conocimiento aprendido en una tarea o dominio para mejorar otra tarea relacionada.
Ver definición completa →Model checkpoint
Instantánea guardada del estado de un modelo en un momento del entrenamiento o de su publicación.
Ver definición completa →Base model
Versión de un modelo que sirve como punto de partida antes de especializaciones posteriores.
Ver definición completa →Foundation model
Modelo entrenado con datos amplios y a gran escala que sirve como base para muchas tareas posteriores.
Ver definición completa →Model weights
Conjunto de valores aprendidos que determinan cómo transforma entradas un modelo entrenado.
Ver definición completa →Downstream task
Tarea concreta a la que se aplica o adapta un modelo después de su preentrenamiento.
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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