Fine-tuning & LoRA
Concepto
Entrenamiento e inferencia
Adapting a trained model cheaply — the small-compute on-ramp.
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Fine-tuning continues training on a narrow dataset to specialize a model; LoRA does it by learning tiny low-rank adapter matrices instead of touching all weights, cutting cost by orders of magnitude. It is how enterprises adapt open models, how the Stable Diffusion style ecosystem works, and what products like Tinker sell as a service.
Cómo se conecta con el resto del stack
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Relacionado
Fuentes
Registro revisado a fecha de 2026-01-15 — ver Metodología.