Cómo entrenar una red neuronal grande para tus propias tareas: fine-tuning de DeepSeek
Together AI ha ampliado su plataforma de fine-tuning. Ahora admite modelos de más de 100B de parámetros: DeepSeek-R1, Qwen3-235B y Llama 4. La actualización añade soporte para contextos ampliados e integración con Hugging Face Hub. El entrenamiento es ahora más accesible y eficiente.
Procesado por IA desde Together AI Blog; editado por Hamidun News
En 2025, el fine-tuning de modelos grandes como DeepSeek-R1 se ha vuelto más accesible: los desarrolladores ya pueden entrenar redes neuronales con sus propios datos sin costes enormes.
¿Qué es el fine-tuning y para qué sirve?
El fine-tuning permite adaptar un modelo ya preparado (por ejemplo, DeepSeek-R1 o Llama) a las tareas concretas de una empresa. Sale más barato que entrenar desde cero y requiere menos tiempo y recursos.
¿Qué modelos admite ahora Together AI?
La plataforma admite los mayores modelos abiertos: DeepSeek-R1, Qwen3-235B y Llama 4 Maverick, todos con más de 100 000 millones de parámetros.
¿Por qué entrenar redes neuronales grandes era antes tan complicado?
El fine-tuning de modelos gigantes exigía una gran experiencia en ingeniería de ML y resultaba costoso. Together AI optimizó su arquitectura para simplificar esta tarea a los desarrolladores.
¿Qué modelos se pueden entrenar en Together AI?
DeepSeek-R1, Qwen3-235B y Llama 4 Maverick son modelos abiertos que logran resultados cercanos a los de los mejores modelos propietarios en algunas tareas.
¿Qué es el fine-tuning de una red neuronal?
El fine-tuning es la adaptación de una red neuronal ya entrenada a las tareas concretas de una empresa. En lugar de entrenar desde cero (algo caro y complejo), se parte de un modelo ya preparado y se ajusta con datos nuevos.
¿Qué modelos se pueden entrenar en 2025?
El fine-tuning está disponible para modelos de más de 100 000 millones de parámetros: DeepSeek-R1, Qwen3-235B y Llama 4 logran resultados cercanos a los de los mejores modelos propietarios.
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Preguntas frecuentes sobre la noticia
¿Qué es el fine-tuning y para qué sirve?
El fine-tuning permite adaptar un modelo ya preparado (por ejemplo, DeepSeek-R1 o Llama) a las tareas concretas de una empresa. Sale más barato que entrenar desde cero y requiere menos tiempo y recursos.
¿Qué modelos admite ahora Together AI?
La plataforma admite los mayores modelos abiertos: DeepSeek-R1, Qwen3-235B y Llama 4 Maverick, todos con más de 100 000 millones de parámetros.
¿Por qué entrenar redes neuronales grandes era antes tan complicado?
El fine-tuning de modelos gigantes exigía una gran experiencia en ingeniería de ML y resultaba costoso. Together AI optimizó su arquitectura para simplificar esta tarea a los desarrolladores.
¿Qué modelos se pueden entrenar en Together AI?
DeepSeek-R1, Qwen3-235B y Llama 4 Maverick son modelos abiertos que logran resultados cercanos a los de los mejores modelos propietarios en algunas tareas.
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