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Módulo 8 · Ajuste fino y sus datos (Pro) · Lección 1/5
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Tarea

Cuándo volver a capacitarse y cuándo no

¿Qué elegir para esta tarea? Devuelve JSON {"choice": "mensaje | RAG | ajuste fino", "why": "breve"}.

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💡 Un pedazo de teoría

Hay tres formas de adaptar la IA a una tarea y se confunden constantemente. Indicaciones: cambie las instrucciones, las más rápidas y económicas, inténtelo primero. RAG (busque en sus documentos): cuando necesite CONOCIMIENTO NUEVO o privado: coloque las piezas relevantes en contexto. Ajuste fino (entrenamiento adicional): cambia el ESTILO, el formato y el comportamiento del modelo en muchos ejemplos, pero NO agrega conocimiento de manera confiable (el modelo no recuerda los hechos de esa manera). El error clásico: “entrenemos más usando nuestra documentación para que la conozcas”; casi siempre es una tarea para RAG, no para capacitación adicional. Regla: el conocimiento es RAG, el estilo/formato/comportamiento se afina y siempre comienza con una indicación.

¿Cómo se evalúa · aprobado? 70

  • 1JSON válido sin texto alrededor25%
  • 2Hay campos choice y why30%
  • 3choice = RAG (necesitas tu propio conocimiento, no estilo)45%
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