Trabaje con datos autorizados, objetivos y presupuesto: evaluación de preentrenamiento, SFT, optimización de preferencias, RL y despliegue privado.
Compare prompts, RAG, ajuste y preentrenamiento antes de entrenar desde cero. Defina parámetros, contexto, tareas y licencia; caber en memoria no implica entrenamiento asequible.
SFT aprende ejemplos; DPO optimiza pares de preferencias, no RL en línea. GRPO/PPO requieren recompensas, muestreo y actualizaciones. Elija según tarea y presupuesto; RL no es obligatorio.
Inventaríe licencias, datos, anotación, preferencias, recompensas y pruebas reservadas. Cuente muestras/tokens, longitudes, idiomas, duplicados y privacidad; revise solapamiento y sesgos sintéticos.
Los estudios conceptuales ilustran diseño y aceptación, no proyectos entregados a clientes.
Las medidas orientan las pruebas. Salvo definiciones sectoriales citadas, no son resultados de Xinan ni promesas de rendimiento.
Material de terceros como referencia técnica, no asociación ni respaldo. Revisado: 2026-10-05.
Implementaciones de SFT, DPO, GRPO y modelos de recompensa; DPO optimiza preferencias, no es RL en línea.
Caso público: entrenamiento por etapas de 3B ilustra planificación de datos y cómputo; no es trabajo de Xinan.
Tarea, licencia, datos, muestras, GPU, límites y seguridad.
Consultar este serviciosobosscn@gmail.comRecursos dependen de configuración; inferencia en equipos personales no equivale a entrenamiento. Sin promesa de superinteligencia ni mejoras fijas.