# ¿Qué es Supervised Fine-Tuning?

*Inteligencia artificial · Última actualización: 23 de octubre de 2026*

> SFT

Es el proceso de adaptar un modelo de inteligencia artificial previamente entrenado a una tarea específica utilizando pares de datos etiquetados.

## Definición

El ajuste fino supervisado (Supervised Fine-Tuning) permite orientar los modelos base, que han adquirido habilidades lingüísticas generales a través de amplios conjuntos de datos, hacia un área de especialización específica. En este proceso, se presentan al modelo datos de ejemplo directos preparados en forma de preguntas y respuestas ideales. El modelo aprende a generar respuestas correctas a las instrucciones dadas analizando estos pares de datos etiquetados.

***Analogía:** Es similar a que un médico con formación médica general se especialice en un tipo de enfermedad específico mediante el examen de casos documentados.*

## Cómo funciona

Los pesos del modelo se actualizan en pequeñas proporciones según los patrones de entrada y salida del conjunto de datos preparado. Al calcular la tasa de error, se garantiza que las respuestas generadas por el modelo se acerquen a las respuestas objetivo. Este proceso ayuda a alinear el modelo con el formato deseado sin experimentar un sobreajuste.

## Dónde se usa

Se utiliza para garantizar que los bots de servicio al cliente respondan de acuerdo con los documentos internos de la empresa y para que los asistentes de programación produzcan resultados bajo ciertos estándares.

## Suele confundirse con

Se puede confundir con el concepto general de Fine-Tuning. Mientras que el Fine-Tuning es un paraguas de adaptación general, el Supervised Fine-Tuning representa la fase específica realizada con pares de instrucciones y respuestas etiquetadas.

## Preguntas y respuestas

**¿Cuántos datos se necesitan para el ajuste fino supervisado (Supervised Fine-Tuning)?**

Dependiendo de la complejidad de la tarea que desarrollará, generalmente entre unos cientos y unos pocos miles de pares de datos de alta calidad son suficientes.

**¿El proceso SFT hace que el modelo olvide sus capacidades generales?**

En procesos de entrenamiento mal configurados o excesivamente prolongados, el modelo puede correr el riesgo de perder su base de conocimientos generales.

## Términos relacionados

- [Fine-tuning](https://trescout.com/es/dictionary/fine-tuning/)
- [Post-training](https://trescout.com/es/dictionary/post-training/)
- [RLHF](https://trescout.com/es/dictionary/rlhf/)
- [Foundation Model](https://trescout.com/es/dictionary/foundation-model/)

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Fuente: TreScout Glosario · https://trescout.com/es/dictionary/supervised-fine-tuning/