Definición
El entrenamiento de modelos es el proceso por el que un modelo de IA aprende a partir de datos. Se le muestran millones de ejemplos, se mide cuánto se equivoca en cada uno y se ajustan sus parámetros internos, poco a poco, para reducir el error. Repetido durante días o meses en miles de GPU, el resultado es un modelo capaz de generalizar a casos que nunca ha visto. Es la fase de aprender; la de trabajar se llama inferencia.
En la práctica, muy pocas empresas entrenan modelos desde cero: es un trabajo de laboratorios y grandes tecnológicas con presupuestos de cientos de millones. Lo que sí hace una empresa es entrenar modelos pequeños con sus datos tabulares, como un modelo de previsión de demanda o de riesgo de impago, y ajustar modelos existentes mediante fine-tuning. En ambos casos, la mayor parte del esfuerzo va a reunir, limpiar y etiquetar los datos, no al entrenamiento en sí.
El entrenamiento de los modelos de lenguaje actuales tiene varias fases: un preentrenamiento con enormes cantidades de texto, un ajuste con ejemplos de instrucciones y una fase de aprendizaje por refuerzo con evaluaciones humanas o automáticas. El malentendido habitual es pensar que el modelo sigue aprendiendo cuando lo usas. No lo hace: después del entrenamiento, sus parámetros quedan fijos y lo que parece aprendizaje en una conversación es solo el contexto de esa conversación.
En la práctica
Una empresa de alquiler de coches entrena un modelo con cinco años de reservas, cancelaciones y eventos locales. El entrenamiento dura una tarde en la nube y el modelo predice la ocupación por oficina con mejor precisión que la hoja de cálculo que usaban.
Por qué importa
Saber qué implica el entrenamiento de modelos te ayuda a distinguir entre proveedores que fabrican inteligencia, muy pocos, y los que la revenden, casi todos. También te dice dónde está tu ventaja: en tus datos, no en el algoritmo.
Preguntas frecuentes
- ¿Cuánto cuesta entrenar un modelo de inteligencia artificial?
- Depende de la escala. Un modelo de previsión sobre datos de tu empresa puede entrenarse por unas decenas de euros de cómputo en la nube. Un modelo de lenguaje de primera línea cuesta cientos de millones entre cómputo y datos. Por eso las empresas usan modelos ya entrenados y, como mucho, los ajustan.
- ¿Aprende el modelo de IA con mis datos cuando lo uso?
- No mientras lo usas: el modelo está congelado tras el entrenamiento. Lo que ocurre es que el contexto de la conversación se envía en cada petición. Otra cosa es si el proveedor guarda tus datos para entrenar futuras versiones; los planes de empresa suelen excluirlo por contrato, y conviene comprobarlo.