¿Qué es el entrenamiento de un modelo de IA? Definición y retos

El entrenamiento de un modelo de IA se descompone en dos fases distintas. El preentrenamiento (pre-training) consiste en exponer el modelo a un corpus muy voluminoso y generalista (Wikipedia, libros digitalizados, código fuente, archivos web) para que aprenda las estructuras estadísticas del lenguaje. Esta fase dura semanas o meses sobre clústeres de miles de GPU. Al final, el modelo predice correctamente la continuación de un texto sin conocer su caso de uso de negocio. El postentrenamiento (post-training) cubre las etapas de alineación y adaptación: aprendizaje supervisado sobre ejemplos anotados, aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), y fine-tuning sobre datos específicos. Estas etapas orientan el comportamiento del modelo hacia lo esperado de un asistente útil (seguridad, tono, formato). El entrenamiento es una operación de coste fijo elevado. Una vez realizado, el modelo queda congelado: para modificar sus conocimientos, hay que entrenarlo de nuevo (costoso) o proporcionarle el contexto en cada consulta vía un RAG (económico).