Trening modelu
Proceso de "aprendizaje" de la red sobre enormes cantidades de datos: es cuando el modelo adquiere sus capacidades.
El entrenamiento es el proceso en el que el modelo aprende sus capacidades: la red neuronal procesa enormes cantidades de datos y sus parámetros se ajustan gradualmente para predecir cada vez mejor las respuestas correctas. En el caso de modelos de lenguaje significa semanas o meses de cálculos en miles de tarjetas gráficas. Tras finalizar el entrenamiento, el conocimiento del modelo queda "congelado": por eso los modelos tienen un punto de corte de conocimiento y no conocen eventos más recientes, a menos que se conecten con búsqueda. El entrenamiento desde cero es costoso, así que se usa más el ajuste de modelos ya existentes.