Un modelo que suena a ti, y solo a ti.
Para equipos que necesitan un tono propio, razonamiento de su sector, formatos de salida estrictos o menos coste por consulta a gran volumen. Hacemos fine-tuning, destilación y evaluación, y te decimos con franqueza cuándo el fine-tuning no resolverá tu problema.
El fine-tuning le enseña a un modelo tu tono, tu formato y tu vocabulario, no tus datos. Para la información que cambia, como precios o políticas, lo correcto es la recuperación (RAG), que suele salir más barata. Antes de presupuestar cualquiera de las dos, te decimos cuál necesitas de verdad. Para empresas en España.
Actualizado noviembre de 2026
El fine-tuning es el último recurso. Cuando es la herramienta correcta, cambia las reglas.
La mayoría de los equipos que piden fine-tuning no lo necesitan. Necesitan mejores prompts, mejor recuperación o mejor evaluación, y te lo diremos antes de que gastes en entrenamientos. Cuando sí es la respuesta (un tono concreto a gran escala, un formato propio, un vocabulario demasiado especializado para los modelos base, o reducir costes destilando a un modelo más pequeño), construimos todo el proceso.
Hacer fine-tuning sin evaluación es adivinar. Primero diseñamos el banco de pruebas: los comportamientos que quieres mejorar y los que no pueden empeorar. Medimos antes de entrenar, después de cada ronda y en producción. Es un trabajo iterativo, no un disparo único.
Trabajamos con el fine-tuning de OpenAI, Hugging Face y modelos abiertos como Llama, Mistral, Qwen o Phi. Elegimos el modelo base y el método por latencia, privacidad y coste, no por lo que esté de moda.
Qué hacemos.
Fine-tuning supervisado
Entrenamiento con ejemplos de calidad para enseñar formatos, tonos, vocabulario o comportamientos que el modelo base no muestra de forma fiable.
Datos sintéticos
Ejemplos de entrenamiento generados con un modelo maestro, para tareas donde los datos reales escasean, son caros o son confidenciales. Validados contra tu banco de pruebas.
LoRA y QLoRA
Adaptación eficiente que permite iterar rápido en GPU más pequeñas y servir adaptadores sobre modelos cuantizados con un coste razonable.
Destilación
Pasar el comportamiento de un modelo grande y caro a uno más pequeño, rápido y barato, entrenado para tus tareas concretas.
Iteración guiada por evaluación
Medimos regresiones después de cada ronda e iteramos hasta que los comportamientos objetivo son constantes, no solo un poco mejores que el punto de partida.
Despliegue privado
Modelos servidos en tu AWS, Google Cloud o Azure con vLLM o TensorRT-LLM, con la latencia medida sobre tu carga real.
El fine-tuning es para el estilo, no para el conocimiento.
El error caro más habitual en proyectos de IA. Esta distinción lo evita.
| Quieres que el modelo… | ¿Fine-tuning? | Mejor opción |
|---|---|---|
| Escriba con el estilo de tu casa | Sí | Para esto existe |
| Devuelva siempre el mismo formato JSON | Sí | Formato fiable |
| Sepa tus precios actuales | No | Recuperación: los precios cambian |
| Conozca tus políticas | No | Recuperación, y además puede citarlas |
| Use el vocabulario de tu sector | Sí | Mejora real |
| Deje de inventarse cosas | No | Anclaje en tus datos, no entrenamiento |
Cómo lo planteamos.
Más barata, actualizable y cita sus fuentes. La probamos antes de proponer un fine-tuning.
No puedes saber si un fine-tuning ayudó sin un banco de pruebas escrito de antemano.
Por contrato, incluido que no se usan para entrenar nada compartido.
Cuándo tiene sentido.
Un tono propio a gran volumen
Miles de textos al día que tienen que sonar a tu marca, y un prompt largo que ya no basta o sale caro.
Formatos estrictos
Salidas que alimentan otro sistema y no pueden variar: el mismo esquema, siempre, sin excepciones.
Reducir coste a escala
Una tarea acotada que hoy resuelve un modelo grande y que uno pequeño, bien entrenado, podría hacer por mucho menos.
No si lo que quieres es que sepa cosas
Si el objetivo es que conozca tus productos, tus precios o tus normas, el fine-tuning es la herramienta equivocada y cara. Eso es recuperación, y te lo diremos antes de presupuestar.
Cómo lo hacemos.
¿Hace falta de verdad?
Probamos el modelo base con prompts bien hechos y con recuperación. Solo si se queda corto definimos exactamente qué comportamientos hay que mejorar.
Diseño de la evaluación
Antes de tocar datos de entrenamiento: comportamientos objetivo, comportamientos que no pueden empeorar y las métricas que seguiremos en cada ronda.
Datos
Reunimos, limpiamos y seleccionamos los datos de entrenamiento. Si escasean, generamos ejemplos sintéticos y los validamos contra el banco de pruebas.
Entrenamiento y evaluación
Entrenamos sobre el modelo base elegido, medimos después de cada ronda e iteramos hasta que lo que queríamos es fiable sin estropear lo demás.
Despliegue
Servimos el modelo en tu infraestructura con su capa de inferencia, mediciones de latencia y un panel de coste por consulta.
Fine-tuning de LLM a medida
6 preguntas respondidas. ¿Tienes otra? Escríbenos.
Para una tarea acotada, unos cientos de ejemplos de calidad pueden mover el comportamiento de forma notable. Para cambios más amplios, miles. Te ayudamos a fijar el objetivo y podemos completar con datos sintéticos donde falten, siempre validados.
Siete categorías. Cuarenta y cinco servicios.
Cuéntanos el proyecto. Te diremos si somos las personas adecuadas.
Escríbenos lo que necesitas, aunque sea a grandes rasgos. Respondemos en un día laborable, y si el proyecto debería ser más pequeño, o lo debería hacer otro, te lo decimos en la primera llamada.