{"id":45599,"date":"2025-12-02T17:50:09","date_gmt":"2025-12-02T16:50:09","guid":{"rendered":"\/co\/tutoriales\/prompt-engineering-vs-fine-tuning"},"modified":"2026-03-10T16:42:50","modified_gmt":"2026-03-10T15:42:50","slug":"prompt-engineering-vs-fine-tuning","status":"publish","type":"post","link":"\/co\/tutoriales\/prompt-engineering-vs-fine-tuning","title":{"rendered":"Prompt engineering vs fine-tuning: diferencias clave"},"content":{"rendered":"<?xml encoding=\"utf-8\" ?><p>Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se pueden personalizar principalmente de dos maneras: <strong>prompt engineering<\/strong> y <strong>fine-tuning<\/strong>. La diferencia clave es que el <strong>prompt engineering modifica las indicaciones para guiar el conocimiento existente del modelo<\/strong>, mientras que <strong>el fine-tuning vuelve a entrenar el modelo con nuevos datos para adaptar su comportamiento o su experiencia en el dominio<\/strong>.<\/p><p>El prompt engineering suele ser el enfoque m&aacute;s r&aacute;pido y ligero. El fine-tuning es m&aacute;s potente, pero requiere m&aacute;s recursos y conocimientos t&eacute;cnicos.<\/p><p><strong>El prompt engineering es mejor<\/strong> para la experimentaci&oacute;n r&aacute;pida, las tareas flexibles y los casos en los que no se necesita un comportamiento personalizado a largo plazo.<\/p><p><strong>El fine-tuning es mejor<\/strong> para crear herramientas espec&iacute;ficas, reducir sesgos y mejorar el rendimiento en contextos especializados.<\/p><p>\n\n\n\n<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cuales-son-las-ventajas-del-prompt-engineering-frente-al-fine-tuning\">&iquest;Cu&aacute;les son las ventajas del prompt engineering frente al fine-tuning?<\/h2><p>El prompt engineering te ofrece una forma de adaptar modelos ling&uuml;&iacute;sticos de gran tama&ntilde;o sin alterar su proceso de entrenamiento. En lugar de volver a entrenar el modelo, simplemente refinas la forma en que formulas preguntas o das instrucciones. Esto lo convierte en el punto de partida m&aacute;s pr&aacute;ctico para cualquiera que est&eacute; experimentando con la IA.<\/p><p>Las principales ventajas de utilizar el prompt engineering incluyen:<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Velocidad y flexibilidad: <\/strong>no es necesario dedicar semanas a preparar conjuntos de datos o ejecutar tareas de formaci&oacute;n. Modificando los prompts, se puede ajustar el resultado del modelo casi al instante. Esto resulta &uacute;til para generar ideas, crear prototipos r&aacute;pidos o gestionar tareas que cambian con frecuencia.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Menor coste: <\/strong>el fine-tuning requiere potencia de c&aacute;lculo y almacenamiento, lo que puede resultar caro. Con el prompt engineering, solo necesitas acceso al LLM. Esto lo convierte en una opci&oacute;n econ&oacute;mica para startups, aut&oacute;nomos o equipos peque&ntilde;os.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>No es necesario preparar datos: <\/strong>crear un conjunto de datos para el fine-tuning lleva mucho tiempo y requiere conocimientos t&eacute;cnicos. El prompt engineering se salta este paso por completo. Puedes probar tus ideas sin necesidad de recopilar miles de ejemplos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modelo agn&oacute;stico: <\/strong>el prompt engineering funciona con diferentes LLM. Tanto si utilizas ChatGPT, Gemini u otro modelo, los prompts bien estructurados pueden guiar el resultado sin necesidad de volver a entrenar el modelo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>M&aacute;s f&aacute;cil de mantener: <\/strong>si los requisitos de tu proyecto cambian, actualizar un prompt es mucho m&aacute;s r&aacute;pido que volver a realizar el fine-tuning. Esto hace que el prompt engineering sea ideal para proyectos que necesitan ajustes frecuentes.<\/li>\n<\/ul><p>Para profundizar en ejemplos pr&aacute;cticos, consulta nuestra gu&iacute;a sobre <a href=\"\/co\/tutoriales\/prompt-engineering\">prompt engineering para IA<\/a>.<\/p><h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cuales-son-las-desventajas-del-prompt-engineering-frente-al-fine-tuning\">&iquest;Cu&aacute;les son las desventajas del prompt engineering frente al fine-tuning?<\/h3><p>Aunque el prompt engineering es r&aacute;pido y rentable, no siempre es la mejor soluci&oacute;n. Dado que se trabaja dentro de los l&iacute;mites de un modelo existente, hay que tener en cuenta algunas desventajas.<\/p><p>Estas son las principales desventajas de basarse &uacute;nicamente en el prompt engineering:<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Resultados menos consistentes: <\/strong>incluso con prompts cuidadosamente redactados, los resultados pueden variar. Por ejemplo, hacer la misma pregunta dos veces puede dar lugar a respuestas ligeramente diferentes. Esta inconsistencia puede ser un problema si se necesitan resultados fiables y repetibles.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Personalizaci&oacute;n limitada: <\/strong>dado que no est&aacute;s reentrenando el modelo, no puedes ense&ntilde;arle nuevos conocimientos. Si necesitas un modelo que comprenda datos m&eacute;dicos espec&iacute;ficos, documentos legales o directrices de la empresa, el prompt engineering por s&iacute; solo no ser&aacute; suficiente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Problemas de escalabilidad: <\/strong>cuando los proyectos se vuelven complejos, es posible que necesites docenas de prompts encadenados para obtener los resultados correctos. Esto aumenta el riesgo de errores y hace que el flujo de trabajo sea m&aacute;s dif&iacute;cil de gestionar con el tiempo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Retenci&oacute;n de sesgos: <\/strong>los modelos de lenguaje grandes se entrenan con enormes conjuntos de datos, que pueden contener sesgos. Los prompts no eliminan esos sesgos, solo los evitan. El fine-tuning es la forma m&aacute;s eficaz de ajustar el comportamiento de un modelo en este &aacute;mbito.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gran dependencia de las habilidades de prompting: <\/strong>la calidad de los resultados depende en gran medida de c&oacute;mo se redactan los prompts. Sin una estructura o estrategia claras, los resultados pueden ser d&eacute;biles o irrelevantes. Es esencial aprender las mejores pr&aacute;cticas de prompt engineering si se quieren obtener resultados consistentes.<\/li>\n<\/ul><p>En resumen, el prompt engineering es un excelente punto de partida, pero tiene sus limitaciones. Si tu proyecto requiere precisi&oacute;n, experiencia en el &aacute;mbito o automatizaci&oacute;n a gran escala, es posible que el fine-tuning sea una opci&oacute;n m&aacute;s adecuada.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cuales-son-las-ventajas-del-fine-tuning\">&iquest;Cu&aacute;les son las ventajas del fine-tuning?<\/h2><p>El fine-tuning va m&aacute;s all&aacute; de la modificaci&oacute;n de los prompts: en realidad, cambia la forma en que &ldquo;piensa&rdquo; un modelo al volver a entrenarlo con nuevos datos. Esto lo convierte en una opci&oacute;n m&aacute;s s&oacute;lida cuando se necesita fiabilidad a largo plazo, experiencia en el dominio o un rendimiento constante.<\/p><p>Estas son las principales ventajas del fine-tuning de un LLM:<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Conocimiento espec&iacute;fico del dominio: <\/strong>el fine-tuning permite entrenar el modelo con conjuntos de datos especializados, como art&iacute;culos de investigaci&oacute;n m&eacute;dica, contratos legales o tickets de asistencia t&eacute;cnica de empresas. De esta forma, el modelo desarrolla experiencia en tu &aacute;rea y proporciona respuestas mucho m&aacute;s precisas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Reducci&oacute;n de sesgos: <\/strong>durante el preentrenamiento, los LLM suelen adquirir sesgos. El fine-tuning te da control para volver a entrenar el modelo con conjuntos de datos seleccionados y equilibrados que minimizan los comportamientos no deseados y mejoran la imparcialidad.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Resultados consistentes: <\/strong>a diferencia del prompt engineering, que puede producir resultados ligeramente diferentes cada vez, los modelos ajustados son m&aacute;s estables. Una vez entrenados, responden de forma predecible a la misma consulta, lo que los hace fiables para tareas empresariales repetitivas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mejor inversi&oacute;n a largo plazo: <\/strong>aunque el prompt engineering es r&aacute;pido, no siempre es escalable. El fine-tuning crea una versi&oacute;n personalizada del modelo que se puede utilizar repetidamente sin necesidad de redise&ntilde;ar los prompts para cada situaci&oacute;n. Esto es especialmente valioso si tu organizaci&oacute;n utiliza la IA para la atenci&oacute;n al cliente, la generaci&oacute;n de contenidos u otras operaciones diarias a gran escala.<\/li>\n<\/ul><p>Al invertir en fine-tuning, las empresas pueden alinear un modelo de IA con la voz de su marca, sus conocimientos del sector y sus necesidades de cumplimiento normativo. Esto requiere m&aacute;s recursos iniciales, pero se amortiza en rendimiento y precisi&oacute;n.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-prompt-engineering-vs-fine-tuning-cual-es-la-diferencia-en-el-proceso\">Prompt engineering vs fine-tuning: &iquest;Cu&aacute;l es la diferencia en el proceso?<\/h2><figure tabindex=\"0\" class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><strong>Aspecto<\/strong><\/td><td><strong>Prompt engineering<\/strong><\/td><td><strong>Fine-tuning<\/strong><\/td><\/tr><tr><td><strong>Idea central<\/strong><\/td><td>Modificar prompts para guiar los resultados del modelo<\/td><td>Reentrenar el modelo con nuevos datos<\/td><\/tr><tr><td><strong>Velocidad<\/strong><\/td><td>R&aacute;pido (resultados instant&aacute;neos)<\/td><td>M&aacute;s lento (requiere tiempo de entrenamiento)<\/td><\/tr><tr><td><strong>Coste<\/strong><\/td><td>Bajo (no es necesario volver a entrenar)<\/td><td>M&aacute;s alto (necesita recursos inform&aacute;ticos)<\/td><\/tr><tr><td><strong>Personalizaci&oacute;n<\/strong><\/td><td>Limitada: no se pueden a&ntilde;adir nuevos conocimientos<\/td><td>Alta: se puede a&ntilde;adir conocimientos espec&iacute;ficos del dominio<\/td><\/tr><tr><td><strong>Coherencia<\/strong><\/td><td>Var&iacute;a: los resultados pueden cambiar<\/td><td>Estable: resultados consistentes<\/td><\/tr><tr><td><strong>Ideal para<\/strong><\/td><td>Prototipos, experimentaci&oacute;n, tareas flexibles<\/td><td>Herramientas especializadas, reducci&oacute;n de sesgos, uso a largo plazo<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure><p>La mayor diferencia entre el prompt engineering y el fine-tuning radica en <strong>c&oacute;mo se adapta el modelo a las necesidades<\/strong>. Ambos enfoques pueden mejorar los resultados, pero sus m&eacute;todos de trabajo son completamente diferentes:<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>El prompt engineering consiste en elaborar mejores instrucciones: <\/strong>puedes guiar el comportamiento del modelo refinando la forma en que formulas las preguntas, a&ntilde;adiendo contexto o estableciendo restricciones. El modelo no &laquo;aprende&raquo; nada nuevo, simplemente interpreta tus instrucciones de forma m&aacute;s eficaz.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>El fine-tuning implica volver a entrenar el modelo en s&iacute;:<\/strong> en lugar de cambiar los prompts, se proporcionan nuevos datos al modelo para que pueda actualizar sus patrones internos. Con el tiempo, el modelo mejora en el manejo de temas, estilos o tareas espec&iacute;ficos.<\/li>\n<\/ul><p>En resumen, <strong>el prompt engineering modifica la forma en que interact&uacute;as con el modelo, mientras que el fine-tuning cambia el modelo en s&iacute;<\/strong>.<\/p><p>Esto tambi&eacute;n repercute en el esfuerzo necesario. El prompt engineering es r&aacute;pido y ligero, lo que lo hace adecuado para la experimentaci&oacute;n. El fine-tuning requiere muchos recursos, pero ofrece mejoras m&aacute;s profundas y duraderas.<\/p><h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-funciona-el-prompt-engineering\">&iquest;C&oacute;mo funciona el prompt engineering?<\/h3><p>El prompt engineering consiste en dar forma cuidadosamente a las instrucciones que se dan a un modelo de lenguaje grande (LLM). En lugar de cambiar el entrenamiento del modelo, se centra en la <strong>entrada<\/strong> (el prompt) para influir en la <strong>salida<\/strong>.<\/p><p>En esencia, el proceso es sencillo: se modifican los prompts para que la solicitud sea clara y estructurada. Pero para obtener resultados fiables, el prompt engineering a menudo implica experimentar con diferentes t&eacute;cnicas:<\/p><ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Instrucciones claras: <\/strong>el modelo funciona mejor cuando eres espec&iacute;fico. Por ejemplo, en lugar de pedir &ldquo;Escribe un plan de marketing&rdquo;, podr&iacute;as decir &ldquo;Crea un plan de marketing de una p&aacute;gina para un nuevo servicio de suscripci&oacute;n de caf&eacute; llamado Bean Box. Dir&iacute;gete a j&oacute;venes profesionales de entre 25 y 35 a&ntilde;os. C&eacute;ntrate en una estrategia de redes sociales utilizando Instagram y TikTok, describiendo tipos espec&iacute;ficos de contenido y un presupuesto de 5000 d&oacute;lares para el primer trimestre&rdquo;.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Definici&oacute;n de roles: <\/strong>puedes orientar el modelo asign&aacute;ndole un rol, como &ldquo;Eres un experto en ciberseguridad&rdquo;. Esto hace que el resultado tenga un tono m&aacute;s profesional o centrado en el &aacute;mbito.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contexto y ejemplos: <\/strong>a&ntilde;adir informaci&oacute;n contextual o mostrar ejemplos de respuestas ayuda al modelo a mantenerse en el buen camino. Este enfoque, conocido como few-shot prompting, resulta especialmente eficaz para tareas complejas.<\/li>\n<\/ol><p>Para casos de uso avanzados, los equipos utilizan un proceso estructurado de prompt tuning. Esto implica probar variaciones de forma sistem&aacute;tica, aplicar plantillas y perfeccionar las indicaciones hasta que el modelo ofrezca resultados consistentes.<\/p><p>La ventaja clave aqu&iacute; es la velocidad: no es necesario volver a entrenar el modelo ni disponer de grandes conjuntos de datos. En su lugar, se puede ajustar la forma en que se formulan las instrucciones y ver cambios inmediatos en el comportamiento del modelo.<\/p><p><div class=\"editor\">\n                    <h4 class=\"title\">Consejo de experto<\/h4>\n                    <p>La mejor manera de aprender prompt engineering es a trav&eacute;s de la experimentaci&oacute;n l&uacute;dica. <\/p><p>Empieza con una idea sencilla y comprueba cu&aacute;ntas formas diferentes hay de ped&iacute;rselo a la IA. Cambia una palabra, a&ntilde;ade una restricci&oacute;n como &ldquo;al estilo de un periodista de los a&ntilde;os 20&rdquo; o p&iacute;dele que adopte una personalidad espec&iacute;fica. <\/p><p>Lo m&aacute;s concreto que puede hacer un principiante es llevar un peque&ntilde;o &ldquo;diario de prompts&rdquo; con lo que funciona y lo que no. Pronto descubrir&aacute;s que crear el prompt perfecto es un proceso creativo de refinamiento e iteraci&oacute;n.<\/p>\n                    <div class=\"d-flex mt-40\">\n                        <div class=\"author-photo\">\n                            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/4856681ebc5902ff96f7149144c90f2f004f9683c01d934344567800b9cd6ecb?s=65&d=mm&r=g\" width=\"65\" height=\"65\" class=\"border-radius-50\" alt=\"Editor\" \/>\n                        <\/div>\n                        <div class=\"mt-auto mb-auto\">\n                            <p class=\"author-name\">Mantas Lukauskas<\/p>\n                            <p class=\"author-position\">Ingeniero de IA en Hostinger<\/p>\n                        <\/div>\n                    <\/div>\n                <\/div><\/p><h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-funciona-el-fine-tuning\">&iquest;C&oacute;mo funciona el fine-tuning?<\/h3><p>El fine-tuning va m&aacute;s all&aacute; del prompting, ya que consiste en volver a entrenar un modelo de lenguaje grande (LLM) con nuevos datos. <\/p><p>En lugar de limitarse a ajustar la forma de formular las preguntas, se modifica el propio modelo para que funcione mejor en situaciones espec&iacute;ficas. Esto hace que el fine-tuning sea especialmente valioso cuando se necesita un modelo que siga reglas estrictas o que maneje temas muy especializados.<\/p><p>El proceso suele constar de tres pasos principales:<\/p><ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Recopilaci&oacute;n y preparaci&oacute;n de datos: <\/strong>para realizar un ajuste eficaz, se necesita un conjunto de datos que refleje los conocimientos o comportamientos que se desea que aprenda el modelo. Por ejemplo, un chatbot de atenci&oacute;n al cliente podr&iacute;a entrenarse con tickets de asistencia reales, mientras que un modelo de asistente m&eacute;dico podr&iacute;a entrenarse con notas cl&iacute;nicas cuidadosamente revisadas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Reentrenamiento del modelo: <\/strong>una vez que el conjunto de datos est&aacute; listo, se introduce en el modelo durante una fase de entrenamiento. Aqu&iacute; se ajustan los par&aacute;metros del modelo para que comience a reconocer patrones a partir de los datos. Esto puede implicar un ajuste supervisado (ense&ntilde;arle a seguir instrucciones directas) o un ajuste de instrucciones (ense&ntilde;arle a responder con un estilo espec&iacute;fico).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pruebas y validaci&oacute;n: <\/strong>tras el entrenamiento, es necesario probar el modelo ajustado. Esto garantiza que no solo memoriza ejemplos, sino que realmente aplica los conocimientos en nuevos contextos. La validaci&oacute;n tambi&eacute;n ayuda a confirmar que se han reducido los sesgos no deseados y que el modelo funciona de forma fiable.<\/li>\n<\/ol><p>El fine-tuning requiere m&aacute;s tiempo, recursos y conocimientos t&eacute;cnicos en comparaci&oacute;n con el prompt engineering. <\/p><p>Sin embargo, el resultado es un modelo que parece haber sido dise&ntilde;ado espec&iacute;ficamente para tu caso de uso, ya sea para responder a las consultas de los clientes, generar contenido espec&iacute;fico del sector o trabajar dentro de estrictos requisitos de cumplimiento normativo.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cuales-son-las-ventajas-del-prompt-engineering\">&iquest;Cu&aacute;les son las ventajas del prompt engineering?<\/h2><p>El prompt engineering puede que no cambie el modelo en s&iacute;, pero permite obtener un gran valor con un esfuerzo m&iacute;nimo. A menudo es el primer paso que dan los desarrolladores, creadores y empresas cuando exploran la IA, ya que no requiere una infraestructura especial ni grandes conjuntos de datos.<\/p><p>Las principales ventajas del prompt engineering son:<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Adaptaci&oacute;n r&aacute;pida: <\/strong>puedes cambiar el comportamiento de un modelo en cuesti&oacute;n de minutos simplemente reescribiendo los prompts. Por ejemplo, si necesitas respuestas m&aacute;s breves para un chatbot o m&aacute;s detalles t&eacute;cnicos para un informe, basta con ajustar las instrucciones.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Accesibilidad: <\/strong>a diferencia del fine-tuning, que a menudo requiere conocimientos de programaci&oacute;n y aprendizaje autom&aacute;tico, el prompt engineering es algo con lo que cualquiera puede empezar a experimentar. Si sabes escribir instrucciones claras, puedes empezar a mejorar los resultados del modelo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Experimentaci&oacute;n escalable: <\/strong>dado que las indicaciones son f&aacute;ciles de probar y actualizar, puedes probar diferentes enfoques hasta encontrar el que mejor funcione. Muchos equipos utilizan marcos estructurados o pruebas A\/B para perfeccionar sus estrategias de prompting.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>No se necesitan recursos adicionales: <\/strong>no necesitas servidores, GPU ni largos ciclos de formaci&oacute;n. Todas las mejoras provienen directamente de la modificaci&oacute;n de la forma en que interact&uacute;as con el LLM. Esto lo convierte en una opci&oacute;n rentable para particulares y peque&ntilde;as empresas.<\/li>\n<\/ul><p>En muchos casos, el prompt engineering por s&iacute; solo es suficiente para obtener resultados fiables y &uacute;tiles. <\/p><p>Es especialmente adecuado para tareas como redactar contenido, generar ideas, resumir textos o ejecutar proyectos de IA a peque&ntilde;a escala en los que la velocidad y la flexibilidad son m&aacute;s importantes que la personalizaci&oacute;n profunda.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-puedo-utilizar-el-prompt-engineering-y-el-fine-tuning\">&iquest;C&oacute;mo puedo utilizar el prompt engineering y el fine-tuning?<\/h2><p>Tanto el prompt engineering como el fine-tuning son potentes, pero su verdadera fuerza reside en saber cu&aacute;ndo utilizar cada uno.<\/p><p><strong>El prompt engineering es la forma m&aacute;s r&aacute;pida de obtener buenos resultados de los modelos de lenguaje grandes<\/strong>, lo que lo hace ideal para la experimentaci&oacute;n, la creaci&oacute;n de prototipos y las tareas cotidianas.<\/p><p><strong>El fine-tuning, por otro lado, es una inversi&oacute;n a m&aacute;s largo plazo<\/strong> que vale la pena cuando se necesita conocimiento especializado, un comportamiento coherente o una reducci&oacute;n de los sesgos.<\/p><p>En la pr&aacute;ctica, muchos profesionales combinan ambos m&eacute;todos. Utilizan el prompt engineering para probar r&aacute;pidamente ideas, ajustar el tono o configurar flujos de trabajo, y luego aplican ajustes cuando necesitan un modelo que funcione de manera consistente en su industria o entorno empresarial.<\/p><p>La mejor manera de desarrollar estas habilidades es adquirir experiencia pr&aacute;ctica. Con <a href=\"\/co\/horizons\">creadores de software de IA<\/a> como Hostinger Horizons, puedes practicar el prompt engineering y ver c&oacute;mo la IA puede encajar en proyectos reales, lo que supone un gran primer paso para trabajar como ingeniero de prompts o especialista en IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se pueden personalizar principalmente de dos maneras: prompt engineering y fine-tuning. 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