Prompt engineering vs. fine-tuning: diferencias clave

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se pueden personalizar principalmente de dos maneras: prompt engineering y fine-tuning. La diferencia clave es que el prompt engineering modifica las indicaciones para guiar el conocimiento existente del modelo, mientras que el fine-tuning vuelve a entrenar el modelo con nuevos datos para adaptar su comportamiento o su experiencia en el dominio.

El prompt engineering suele ser el enfoque más rápido y ligero. El fine-tuning es más potente, pero requiere más recursos y conocimientos técnicos.

El prompt engineering es mejor para la experimentación rápida, las tareas flexibles y los casos en los que no se necesita un comportamiento personalizado a largo plazo.

El fine-tuning es mejor para crear herramientas específicas, reducir sesgos y mejorar el rendimiento en contextos especializados.

¿Cuáles son las ventajas del prompt engineering frente al fine-tuning?

El prompt engineering te ofrece una forma de adaptar modelos lingüísticos de gran tamaño 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 más práctico para cualquiera que esté experimentando con la IA.

Las principales ventajas de utilizar el prompt engineering incluyen:

• Velocidad y flexibilidad: no es necesario dedicar semanas a preparar conjuntos de datos o ejecutar tareas de formación. Modificando los prompts, se puede ajustar el resultado del modelo casi al instante. Esto resulta útil para generar ideas, crear prototipos rápidos o gestionar tareas que cambian con frecuencia.
• Menor coste: el fine-tuning requiere potencia de cálculo y almacenamiento, lo que puede resultar caro. Con el prompt engineering, solo necesitas acceso al LLM. Esto lo convierte en una opción económica para startups, autónomos o equipos pequeños.
• No es necesario preparar datos: crear un conjunto de datos para el fine-tuning lleva mucho tiempo y requiere conocimientos técnicos. El prompt engineering se salta este paso por completo. Puedes probar tus ideas sin necesidad de recopilar miles de ejemplos.
• Modelo agnóstico: 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.
• Más fácil de mantener: si los requisitos de tu proyecto cambian, actualizar un prompt es mucho más rápido que volver a realizar el fine-tuning. Esto hace que el prompt engineering sea ideal para proyectos que necesitan ajustes frecuentes.

Para profundizar en ejemplos prácticos, consulta nuestra guía sobre prompt engineering para IA.

¿Cuáles son las desventajas del prompt engineering frente al fine-tuning?

Aunque el prompt engineering es rápido y rentable, no siempre es la mejor solución. Dado que se trabaja dentro de los límites de un modelo existente, hay que tener en cuenta algunas desventajas.

Estas son las principales desventajas de basarse únicamente en el prompt engineering:

• Resultados menos consistentes: 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.
• Personalización limitada: dado que no estás reentrenando el modelo, no puedes enseñarle nuevos conocimientos. Si necesitas un modelo que comprenda datos médicos específicos, documentos legales o directrices de la empresa, el prompt engineering por sí solo no será suficiente.
• Problemas de escalabilidad: 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 más difícil de gestionar con el tiempo.
• Retención de sesgos: 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 más eficaz de ajustar el comportamiento de un modelo en este ámbito.
• Gran dependencia de las habilidades de prompting: la calidad de los resultados depende en gran medida de cómo se redactan los prompts. Sin una estructura o estrategia claras, los resultados pueden ser débiles o irrelevantes. Es esencial aprender las mejores prácticas de prompt engineering si se quieren obtener resultados consistentes.

En resumen, el prompt engineering es un excelente punto de partida, pero tiene sus limitaciones. Si tu proyecto requiere precisión, experiencia en el ámbito o automatización a gran escala, es posible que el fine-tuning sea una opción más adecuada.

¿Cuáles son las ventajas del fine-tuning?

El fine-tuning va más allá de la modificación de los prompts: en realidad, cambia la forma en que «piensa» un modelo al volver a entrenarlo con nuevos datos. Esto lo convierte en una opción más sólida cuando se necesita fiabilidad a largo plazo, experiencia en el dominio o un rendimiento constante.

Estas son las principales ventajas del fine-tuning de un LLM:

• Conocimiento específico del dominio: el fine-tuning permite entrenar el modelo con conjuntos de datos especializados, como artículos de investigación médica, contratos legales o tickets de asistencia técnica de empresas. De esta forma, el modelo desarrolla experiencia en tu área y proporciona respuestas mucho más precisas.
• Reducción de sesgos: 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.
• Resultados consistentes: a diferencia del prompt engineering, que puede producir resultados ligeramente diferentes cada vez, los modelos ajustados son más estables. Una vez entrenados, responden de forma predecible a la misma consulta, lo que los hace fiables para tareas empresariales repetitivas.
• Mejor inversión a largo plazo: aunque el prompt engineering es rápido, no siempre es escalable. El fine-tuning crea una versión personalizada del modelo que se puede utilizar repetidamente sin necesidad de rediseñar los prompts para cada situación. Esto es especialmente valioso si tu organización utiliza la IA para la atención al cliente, la generación de contenidos u otras operaciones diarias a gran escala.

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 más recursos iniciales, pero se amortiza en rendimiento y precisión.

Prompt engineering vs fine-tuning: ¿Cuál es la diferencia en el proceso?

Aspecto	Prompt engineering	Fine-tuning
Idea central	Modificar prompts para guiar los resultados del modelo	Reentrenar el modelo con nuevos datos
Velocidad	Rápido (resultados instantáneos)	Más lento (requiere tiempo de entrenamiento)
Coste	Bajo (no es necesario volver a entrenar)	Más alto (necesita recursos informáticos)
Personalización	Limitada: no se pueden añadir nuevos conocimientos	Alta: se puede añadir conocimientos específicos del dominio
Coherencia	Varía: los resultados pueden cambiar	Estable: resultados consistentes
Ideal para	Prototipos, experimentación, tareas flexibles	Herramientas especializadas, reducción de sesgos, uso a largo plazo

La mayor diferencia entre el prompt engineering y el fine-tuning radica en cómo se adapta el modelo a las necesidades. Ambos enfoques pueden mejorar los resultados, pero sus métodos de trabajo son completamente diferentes:

• El prompt engineering consiste en elaborar mejores instrucciones: Puedes guiar el comportamiento del modelo refinando la forma en que formulas las preguntas, añadiendo contexto o estableciendo restricciones. El modelo no «aprende» nada nuevo, simplemente interpreta tus instrucciones de forma más eficaz.
• El fine-tuning implica volver a entrenar el modelo en sí: 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 específicos.

En resumen, el prompt engineering modifica la forma en que interactúas con el modelo, mientras que el fine-tuning cambia el modelo en sí.

Esto también repercute en el esfuerzo necesario. El prompt engineering es rápido y ligero, lo que lo hace adecuado para la experimentación. El fine-tuning requiere muchos recursos, pero ofrece mejoras más profundas y duraderas.

¿Cómo funciona el prompt engineering?

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 entrada (el prompt) para influir en la salida.

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 técnicas:

1. Instrucciones claras: el modelo funciona mejor cuando eres específico. Por ejemplo, en lugar de pedir «Escribe un plan de marketing», podrías decir «Crea un plan de marketing de una página para un nuevo servicio de suscripción de café llamado «Bean Box». Dirígete a jóvenes profesionales de entre 25 y 35 años. Céntrate en una estrategia de redes sociales utilizando Instagram y TikTok, describiendo tipos específicos de contenido y un presupuesto de 5000 dólares para el primer trimestre».
2. Definición de roles: puedes orientar el modelo asignándole un rol, como «Eres un experto en ciberseguridad». Esto hace que el resultado tenga un tono más profesional o centrado en el ámbito.
3. Contexto y ejemplos: añadir información 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.

Para casos de uso avanzados, los equipos utilizan un proceso estructurado de prompt tuning. Esto implica probar variaciones de forma sistemática, aplicar plantillas y perfeccionar las indicaciones hasta que el modelo ofrezca resultados consistentes.

La ventaja clave aquí 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.

¿Cómo funciona el fine-tuning?

El fine-tuning va más allá del prompting, ya que consiste en volver a entrenar un modelo de lenguaje grande (LLM) con nuevos datos. En lugar de limitarse a ajustar la forma de formular las preguntas, se modifica el propio modelo para que funcione mejor en situaciones específicas. Esto hace que el fine-tuning sea especialmente valioso cuando se necesita un modelo que siga reglas estrictas o que maneje temas muy especializados.

El proceso suele constar de tres pasos principales:

1. Recopilación y preparación de datos: 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 atención al cliente podría entrenarse con tickets de asistencia reales, mientras que un modelo de asistente médico podría entrenarse con notas clínicas cuidadosamente revisadas.
2. Reentrenamiento del modelo: una vez que el conjunto de datos está listo, se introduce en el modelo durante una fase de entrenamiento. Aquí se ajustan los parámetros del modelo para que comience a reconocer patrones a partir de los datos. Esto puede implicar un ajuste supervisado (enseñarle a seguir instrucciones directas) o un ajuste de instrucciones (enseñarle a responder con un estilo específico).
3. Pruebas y validación: 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 validación también ayuda a confirmar que se han reducido los sesgos no deseados y que el modelo funciona de forma fiable.

El fine-tuning requiere más tiempo, recursos y conocimientos técnicos en comparación con el prompt engineering. Sin embargo, el resultado es un modelo que parece haber sido diseñado específicamente para tu caso de uso, ya sea para responder a las consultas de los clientes, generar contenido específico del sector o trabajar dentro de estrictos requisitos de cumplimiento normativo.

¿Cuáles son las ventajas del prompt engineering?

El prompt engineering puede que no cambie el modelo en sí, pero permite obtener un gran valor con un esfuerzo mínimo. 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.

Las principales ventajas del prompt engineering son:

• Adaptación rápida: puedes cambiar el comportamiento de un modelo en cuestión de minutos simplemente reescribiendo los prompts. Por ejemplo, si necesitas respuestas más breves para un chatbot o más detalles técnicos para un informe, basta con ajustar las instrucciones.
• Accesibilidad: a diferencia del fine-tuning, que a menudo requiere conocimientos de programación y aprendizaje automático, 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.
• Experimentación escalable: Dado que las indicaciones son fáciles 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.
• No se necesitan recursos adicionales: No necesitas servidores, GPU ni largos ciclos de formación. Todas las mejoras provienen directamente de la modificación de la forma en que interactúas con el LLM. Esto lo convierte en una opción rentable para particulares y pequeñas empresas.

En muchos casos, el prompt engineering por sí solo es suficiente para obtener resultados fiables y útiles. Es especialmente adecuado para tareas como redactar contenido, generar ideas, resumir textos o ejecutar proyectos de IA a pequeña escala en los que la velocidad y la flexibilidad son más importantes que la personalización profunda.

¿Cómo puedo utilizar el prompt engineering y el fine-tuning?

Tanto el prompt engineering como el fine-tuning son potentes, pero su verdadera fuerza reside en saber cuándo utilizar cada uno.

El prompt engineering es la forma más rápida de obtener buenos resultados de los modelos de lenguaje grandes, lo que lo hace ideal para la experimentación, la creación de prototipos y las tareas cotidianas.

El fine-tuning, por otro lado, es una inversión a más largo plazo que vale la pena cuando se necesita conocimiento especializado, un comportamiento coherente o una reducción de los sesgos.

En la práctica, muchos profesionales combinan ambos métodos. Utilizan el prompt engineering para probar rápidamente 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.

La mejor manera de desarrollar estas habilidades es adquirir experiencia práctica. Con creadores de software de IA como Hostinger Horizons, puedes practicar el prompt engineering y ver cómo la IA puede encajar en proyectos reales, lo que supone un gran primer paso para trabajar como ingeniero de prompts o especialista en IA.