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Ajuste fino
Adaptar un modelo preentrenado a una tarea específica continuando el entrenamiento con datos específicos de la tarea, típicamente con una tasa de aprendizaje menor. En aprendizaje robótico, el ajuste fino de un codificador visual preentrenado o VLA en datos de demostración robótica es el enfoque estándar de transferencia de aprendizaje. El ajuste fino completo actualiza todos los parámetros; los métodos eficientes en parámetros (LoRA, adaptadores) actualizan solo un subconjunto.