# ¿Qué es Post-training?

Es el proceso de mejora realizado para que un modelo que ha terminado su entrenamiento básico tenga un mejor rendimiento en tareas específicas.

## Definición
Es la etapa adicional que se realiza después del pre-entrenamiento, donde el modelo adquiere sus capacidades generales, para que adopte un estilo específico o se especialice en un tema determinado. En este proceso, el modelo se entrena con datos de mayor calidad y se depura de sus errores.

## Cómo funciona
El modelo se vuelve a entrenar con métodos como RLHF o conjuntos de datos especializados. De esta manera, se asegura de que proporcione respuestas más seguras, precisas y útiles.

## Dónde se usa
Se utiliza en la etapa de preparación de los grandes modelos de lenguaje antes de ser presentados al usuario final.

## Suele confundirse con
Se confunde con el pre-entrenamiento (pre-training); mientras que el pre-entrenamiento establece los fundamentos del modelo, el post-entrenamiento moldea el comportamiento del modelo.

## Preguntas frecuentes
**¿Por qué es necesario el post-entrenamiento?**
Es necesario realizar un ajuste fino (fine-tuning) de los comportamientos del modelo para que proporcione respuestas más seguras y fáciles de usar.


## Términos relacionados
- [Fine-tuning](/es/dictionary/fine-tuning/)
- [RLHF](/es/dictionary/rlhf/)
- [Foundation Model](/es/dictionary/foundation-model/)

## Herramientas relacionadas
- [Miles](/es/discover/miles/)

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Fuente: TreScout Glosario · https://trescout.com/es/dictionary/post-training/