Capítulo 6. Fine-tuning de LLMs para clasificación

En este artículo aprenderás cómo ajustar un modelo de lenguaje preentrenado (LLM) para tareas de clasificación de texto con PyTorch, desde la preparación del dataset hasta la evaluación del modelo.

Veremos:

• cómo dividir los datos en entrenamiento, validación y test,
• cómo implementar una clase personalizada Dataset,
• cómo crear DataLoaders,
• cómo adaptar la arquitectura del modelo para clasificación binaria (por ejemplo, spam / no spam),
• y cómo entrenarlo utilizando la función de pérdida cross-entropy.

Ideal si quieres entender paso a paso cómo convertir un modelo generativo como GPT en un clasificador de texto eficiente y reproducible.

👉 Sigue leyendo para ver el código comentado, las buenas prácticas y los criterios que marcan la diferencia en un ajuste fino bien ejecutado.