El entrenamiento (en inglés, training) es el proceso por el cual un modelo de inteligencia artificial aprende ajustando sus parámetros internos a partir de grandes volúmenes de datos. Durante el entrenamiento, el modelo hace predicciones, mide cuánto se equivoca y corrige sus parámetros para reducir ese error, repitiendo el ciclo millones de veces.
En los grandes modelos de lenguaje, el entrenamiento suele tener varias etapas: un preentrenamiento masivo sobre enormes cantidades de texto para predecir la siguiente palabra, y luego un ajuste fino (fine-tuning) con datos más específicos. Una técnica habitual es el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), que alinea las respuestas con lo que las personas consideran útil y seguro.
Entrenar un modelo frontera como GPT, Claude o Gemini requiere miles de GPU durante semanas o meses y un costo muy elevado, lo que explica por qué solo unas pocas empresas lideran esta carrera.
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Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta entrenar un modelo de IA?
Entrenar un modelo frontera puede costar decenas o cientos de millones de dólares, por el hardware (miles de GPU), la energía y los datos necesarios. Por eso esta etapa concentra el grueso de la inversión de los principales laboratorios de IA.
¿Qué es el fine-tuning o ajuste fino?
Es un entrenamiento adicional sobre un modelo ya preentrenado, usando datos más específicos para especializarlo en una tarea o dominio. Permite adaptar un modelo general a un caso de uso concreto sin entrenarlo desde cero.
