AIAvanzado#Machine Learning#Evaluation#Data Governance
Ajuste Fino (Fine-Tuning)
A
Definition
Entrenamiento adicional de modelo existente sobre dataset seleccionado para tarea definida. Puede cambiar comportamiento de modelo en ejemplos evaluados; no prueba precision de dominio, no reduce errores factuales por si mismo ni crea sistema de trading fiable.
Revisado con fuentes
- NIST: Adversarial Machine Learning Taxonomy abre en una pestana nueva
Respalda: NIST documents data and model poisoning risks across predictive and generative AI systems, including training and fine-tuning stages.
- NIST AI RMF: Generative AI Profile abre en una pestana nueva
Respalda: NIST explains that generative systems can still produce confidently false or inconsistent content, especially consequential when people act on it.
Diagrama del Concepto
Key Takeaways
1
Ajuste fino cambia modelo existente con dataset seleccionado para tarea declarada; no prueba experiencia de dominio ni conclusiones de mercado fiables.
2
Registra procedencia, permiso, rango de tiempo, etiquetas, transformaciones, reglas de privacidad, huecos y aprobacion de datos de entrenamiento.
3
Evalua contra datos retenidos con tiempo y casos de fallo conocidos, informando metricas, categorias de error, ventana de fecha y limites.
4
Mantiene salida de ajuste fino como ayuda revisable y pone verificacion, politica de transaccion y ejecucion detras de controles independientes.
Practical Example
Equipo ajusta clasificador para etiquetar si documento oficial aportado trata actualizacion de protocolo, incidente o voto de gobernanza. Registra permisos de fuente, divisiones por fecha, etiquetas, errores de prueba y fallback para resultados de baja confianza. Salida dirige documento a revision; nunca crea senal de mercado ni transaccion.
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