Módulo 7: Fundamentos del Fine-Tuning

Personalización de LLMs para tareas y dominios específicos.

Objetivos de aprendizaje

• ✅ Comprender el fine-tuning completo y cuándo utilizarlo
• ✅ Aprender métodos PEFT (LoRA, adaptadores)
• ✅ Dominar técnicas de instruction tuning

Capítulos

1. Fine-Tuning Completo: Cuándo usarlo, requisitos computacionales, preparación de datasets
2. Introducción a PEFT: LoRA, adaptadores, métodos eficientes en parámetros
3. Instruction Tuning: Formato, datasets, impacto en la calidad

---

← Módulo 6Capítulo 1 →