Preentrenamiento masivo

Large-scale pretraining

También: Large-scale pretraining, Preentrenamiento, Pretraining, Pre-training a escala

Entrenamiento inicial de un modelo con grandes volúmenes de datos antes de adaptarlo a usos concretos.

Definición técnica

Fase de optimización a escala sobre corpus amplios y objetivos generales para aprender parámetros transferibles a tareas posteriores.

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

Navegación

Inversión intensiva que produce una base reutilizable por múltiples productos o equipos.

Aprender regularidades generales antes de disponer de datos específicos para cada aplicación.

Procesa grandes conjuntos de datos, calcula una función objetivo general y actualiza los parámetros durante numerosas iteraciones.

Ejemplo práctico

BERT aprende representaciones lingüísticas con texto no etiquetado antes de ajustarse para preguntas y respuestas.

Ejemplo empresarial

Una organización usa pesos ya preentrenados y evita repetir el coste de entrenamiento inicial.

Preentrenar no equivale a entrenar completamente una aplicación ni garantiza rendimiento en cualquier dominio.

Requiere datos, cómputo, ingeniería y evaluación a gran escala.

Puede incorporar sesgos, material sensible o defectos difíciles de eliminar después.

El preentrenamiento masivo crea parámetros generales que después necesitan selección y adaptación.

Nivel: Técnico
Categorías: Modelos fundacionales Modelos de lenguaje — LLM Entrenamiento de modelos
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

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Una selección editorial para consultar conceptos relacionados fuera de la web.

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers
Google Research · Autor: Google Research · Publicación científica
Ejemplo primario de preentrenamiento amplio seguido de adaptación a tareas posteriores.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
On the Opportunities and Risks of Foundation Models
Stanford Center for Research on Foundation Models · Autor: Rishi Bommasani et al. · Universidad · Publicado el 16 de agosto de 2021
Introduce el término foundation model y analiza adaptación, homogeneización, capacidades y riesgos aguas abajo.