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Fine-tuning de LLM: cuándo merece la pena entrenar el tuyo

El fine-tuning de un LLM propio compensa en tres casos: necesitas un estilo o voz muy específicos, un formato de salida rígido y estructurado, o quieres reducir coste y latencia con un modelo pequeño especializado. LoRA y QLoRA han bajado el coste de GPU, pero preparar datos y operar el modelo en producción siguen siendo caros. Para el resto, RAG y prompt engineering bastan.