PC Slower Than It Used to Be?
A free scan shows the junk files, broken settings and background clutter dragging Windows down - then fixes them in one click.Free scan · Windows 10 & 11Outdated Drivers Are Slowing You Down
One free scan finds every outdated or missing driver and matches the right update for your exact hardware.Free scan · exact hardware matchEl prompt engineering cambia lo que le pides al modelo; el fine-tuning cambia el modelo mediante entrenamiento. Empieza por mejorar el prompt y medir los resultados. Considera ajustar el modelo si persisten errores de comportamiento o formato y cuentas con ejemplos correctos que representen el uso real. Si lo que falta es información privada o actualizada, suele ser más adecuado proporcionar contexto o recuperarlo con RAG.
Qué diferencia hay entre prompt engineering y fine-tuning
Prompt engineering: modificar la solicitud
Consiste en diseñar instrucciones eficaces para guiar una respuesta. Puedes especificar la tarea, el formato esperado, añadir contexto o incluir ejemplos. En el prompting de pocos ejemplos (few-shot), esos ejemplos aparecen en la propia solicitud: ayudan a mostrar el patrón, pero no modifican los parámetros del modelo. Consulta la guía de prompt engineering de OpenAI y la explicación de Google for Developers.
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Fine-tuning: adaptar el modelo con entrenamiento
El fine-tuning entrena un modelo base con ejemplos de entrada y salida para reforzar una habilidad o un comportamiento. En el ajuste supervisado, los ejemplos etiquetados muestran qué salida se desea. El resultado es una adaptación del modelo para inferencia. Según el método, el entrenamiento puede modificar todos los parámetros o solo una parte; estos enfoques tienen perfiles de recursos distintos. La guía de tuning de Google Cloud describe tanto el ajuste supervisado como métodos eficientes en parámetros y el ajuste completo.
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No son opciones excluyentes: puedes ajustar el prompt de un modelo fine-tuned. En ambos casos, la decisión debe basarse en una evaluación de la tarea, no en una expectativa universal de mejora.
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Cuándo empezar por el prompt y cuándo considerar el ajuste
| Situación | Empieza con prompt engineering | Considera fine-tuning |
|---|---|---|
| La tarea o el formato no están claros | Explicita la instrucción, el resultado esperado y el contexto; añade ejemplos si ayudan. | Si, tras evaluar un prompt razonable, se repiten errores de seguimiento o formato. |
| Faltan hechos privados o recientes | Incluye contexto pertinente o recupera documentos relevantes. | No lo uses como sustituto de una fuente de hechos que cambia. |
| Buscas consistencia en una tarea concreta | Establece primero una línea base y prueba cambios en el prompt. | Si persisten fallos de comportamiento y tienes ejemplos etiquetados que reflejan el uso real. |
| Te preocupan coste y latencia | Es un primer paso sin entrenamiento, aunque prompts largos y muchos ejemplos también pueden elevar el coste de inferencia. | El entrenamiento podría compensarse a escala si permite acortar prompts o usar un modelo menor; mídelo en el despliegue concreto. |
| Dispones de pocos recursos de datos | Puedes probar instrucciones y ejemplos en contexto sin preparar un conjunto de entrenamiento etiquetado. | Exige preparar datos, evaluar y mantener un ciclo de entrenamiento; el ajuste completo puede requerir más recursos que métodos eficientes en parámetros. |
| Trabajas con datos propios | Incluir contexto pertinente puede servir, sujeto a las políticas del proveedor y del despliegue. | Entrenar con datos propios puede evitar repetir los mismos ejemplos en cada solicitud, pero no elimina la revisión de políticas de datos y seguridad. |
OpenAI recomienda empezar con prompting; para tareas como resumir, traducir o generar código, puede bastar en ciertos casos. La respuesta depende de la evaluación de la tarea. No hay un porcentaje universal que indique cuándo el fine-tuning será siempre mejor. Consulta la guía de OpenAI para optimizar la precisión de LLM.
Cómo decidirlo con una evaluación práctica
- Define el resultado correcto. Especifica qué debe cumplir una respuesta aceptable y guarda ejemplos representativos del uso en producción.
- Mide una línea base. Prueba un prompt sencillo. Después, aclara las instrucciones, incorpora contexto y, cuando sea útil, añade ejemplos few-shot.
- Clasifica los errores. Si faltan datos privados o actuales, mejora el contexto o recupera documentos con RAG. Si se repiten errores de formato, tono o comportamiento, evalúa el fine-tuning.
- Revisa los datos antes de entrenar. Comprueba que los ejemplos sean correctos, estén bien etiquetados y representen la distribución, el formato y el contexto reales. Google recomienda investigar dónde falla el modelo antes de añadir datos y señala que la calidad de las etiquetas importa más que sumar ejemplos indiscriminadamente.
- Compara en las mismas condiciones. Evalúa ambas alternativas con el mismo conjunto y considera calidad, consistencia, latencia, coste total, mantenimiento y condiciones del proveedor. Repite la evaluación si cambian el modelo o los datos.
Para información cambiante, prioriza recuperación y contexto
La generación aumentada por recuperación (RAG) busca documentos pertinentes y los incorpora como contexto en la solicitud. OpenAI describe este patrón para dar acceso a datos propios u otra información externa al entrenamiento. Cuando los hechos cambian, actualizar la fuente recuperable permite usar la versión vigente sin esperar a volver a entrenar el modelo.
El fine-tuning sí puede enseñar cómo responder usando ese contexto, pero no debe suponerse que memorizará hechos y los mantendrá actualizados. Prompting, recuperación y ajuste pueden combinarse: cada uno aborda una necesidad distinta.
Comprueba la disponibilidad antes de elegir proveedor
Google Gemini Enterprise Agent Platform
La documentación de Google recomienda comenzar con prompting y pasar al fine-tuning si hacen falta mejores resultados o corregir errores recurrentes. También destaca la necesidad de datos de alta calidad y representativos del prompt de producción. Describe ajuste supervisado para tareas definibles —como clasificación, análisis de sentimiento, extracción de entidades, ciertos resúmenes y consultas de dominio—, además de métodos eficientes en parámetros y ajuste completo. La lista de modelos compatibles puede cambiar; verifica la compatibilidad al planificar en la documentación de tuning de Gemini Enterprise Agent Platform.
OpenAI API
La guía de optimización de OpenAI indica que su plataforma de fine-tuning está en proceso de retirada: los nuevos usuarios ya no pueden acceder y los usuarios existentes pueden crear trabajos durante los próximos meses, según esa página. Los modelos ajustados seguirán disponibles hasta la retirada de sus modelos base. Como la elegibilidad y las fechas pueden cambiar, comprueba la información directamente en la guía de optimización de modelos de OpenAI antes de tomar una decisión.
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