Ajuste fino de GPT
El ajuste fino de GPT adapta modelos de lenguaje autorregresivos preentrenados como GPT-2/3/4 o LLaMA —introducidos en el trabajo de OpenAI de 2019 por Radford y sus colegas— a datos específicos de un dominio o al seguimiento de instrucciones mediante el aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) o DPO. Se utiliza para el seguimiento de instrucciones, la adaptación de dominio y tareas generativas.
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Fuentes
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D. & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Technical Report. link ↗
- Ouyang, L. et al. (2022). Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. NeurIPS. DOI: 10.48550/arXiv.2203.02155 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). GPT Fine-Tuning and Instruction Adaptation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/gpt-finetuning
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