# Fine-tuning de LLMs: guía completa para personalizar modelos de lenguaje (2026)

*Publicado originalmente en beltsys.com*

By [Beltsys Labs](https://paragraph.com/@beltsyslabs) · 2026-03-27



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El **fine-tuning de LLMs** es una de las técnicas más poderosas — y más malinterpretadas — de la IA en 2026. Cada semana alguien pregunta: "¿debería hacer fine-tuning de mi modelo?" Y la respuesta casi siempre es: "depende." Depende de tu tarea, tus datos, tu presupuesto y tus requisitos de latencia.

Esta guía cubre qué es el fine-tuning, cuándo tiene sentido frente a RAG y prompting, las técnicas que lo hacen accesible (LoRA, QLoRA, DPO), qué modelos elegir en 2026, cuánto cuesta realmente, y qué implicaciones tiene para compliance y privacidad.

¿Qué es el fine-tuning? Definición y por qué importa
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![Fine-tuning LLMs modelos de lenguaje 2026](/assets/images/blog/fine-tuning-llm-guia-completa.webp)

Fine-tuning LLMs modelos de lenguaje 2026

El **fine-tuning** es el proceso de tomar un modelo de lenguaje pre-entrenado (como Llama 3, Mistral o GPT-4) y re-entrenarlo con datos específicos de tu dominio para que se comporte de una forma determinada. Según [IBM](https://www.ibm.com/), el fine-tuning es un subconjunto del **transfer learning**: aprovechas el conocimiento que el modelo ya tiene y lo adaptas a tu caso de uso.

Analogía: Un LLM pre-entrenado es un médico generalista que sabe de todo. El fine-tuning lo convierte en un cardiólogo — conserva su conocimiento general pero responde con expertise especializado en su área.

Pre-entrenamiento

Fine-tuning

Entrena desde cero con billones de tokens

Adapta un modelo ya entrenado

Requiere miles de GPUs durante semanas

Puede hacerse con 1 GPU en horas

Coste: millones de dólares

Coste: $10-$10.000 (depende del tamaño)

Conocimiento general

Conocimiento específico del dominio

Lo hacen OpenAI, Meta, Google

Lo puede hacer cualquier empresa

Fine-tuning vs RAG vs Prompting: framework de decisión
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Esta es la pregunta que ningún competidor responde de forma completa:

Criterio

Prompting

RAG

Fine-tuning

**Cuándo usarlo**

Tareas genéricas, experimentación

Conocimiento que cambia frecuentemente

Comportamiento específico y estable

**Datos necesarios**

Ninguno

Documentos/base de conocimiento

Cientos a miles de pares input-output

**Coste inicial**

$0 (API)

$500-5.000 (infra vectorial)

$10-10.000 (GPU)

**Coste recurrente**

Alto (tokens por llamada)

Medio (hosting + API)

Bajo (modelo local)

**Latencia**

Variable (API)

Mayor (búsqueda + generación)

Menor (modelo optimizado local)

**Privacidad datos**

Datos van a la nube

Datos en tu servidor (retrieval)

Datos en tu servidor (entrenamiento)

**Actualización**

Inmediata (cambias el prompt)

Rápida (actualizas documentos)

Lenta (re-entrenas)

**Personalización**

Baja-media

Media

Alta

**Mejor para**

Exploración, prototipos

Soporte, FAQs, documentación

Tono, formato, tareas especializadas

**Regla práctica**:

*   ¿Necesitas que el modelo "sepa" información actualizada? → **RAG**
    
*   ¿Necesitas que el modelo "se comporte" de una forma específica? → **Fine-tuning**
    
*   ¿Necesitas ambos? → **RAG + fine-tuning** (la combinación más potente)
    

Técnicas de fine-tuning: SFT, LoRA, QLoRA, RLHF y DPO
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### SFT (Supervised Fine-Tuning)

Entrenamiento supervisado con pares de input-output curados. Ejemplo: le das al modelo 1.000 pares de "pregunta → respuesta ideal" y aprende el patrón.

### LoRA (Low-Rank Adaptation)

**LoRA** no modifica todos los parámetros del modelo — solo entrena "adaptadores" de bajo rango que se añaden a las capas existentes. Reduce la necesidad de GPU/VRAM entre **10x y 100x**.

### QLoRA (Quantized LoRA)

Combina cuantización de 4 bits con LoRA. Permite hacer fine-tuning de modelos de **65B+ parámetros en una sola GPU de consumo** (24GB VRAM). Es la técnica que democratizó el fine-tuning.

### RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

El método que OpenAI usó para alinear ChatGPT. Entrena un "reward model" basado en preferencias humanas, luego optimiza el LLM para maximizar esa recompensa. Complejo pero efectivo para alineación.

### DPO (Direct Preference Optimization)

Alternativa más simple a RLHF. No necesita reward model separado — optimiza directamente las preferencias. Menos infraestructura, resultados comparables.

Técnica

Complejidad

GPU necesaria

Mejora

**SFT**

Baja

Media-alta

Comportamiento específico

**LoRA**

Baja-media

Baja (10-100x menos VRAM)

Comportamiento + eficiencia

**QLoRA**

Media

Muy baja (1 GPU consumo)

Como LoRA, modelos gigantes

**RLHF**

Alta

Alta (reward model + policy)

Alineación con humanos

**DPO**

Media

Media

Alineación simplificada

Modelos para fine-tuning en 2026
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Modelo

Tamaños

Licencia

Diferenciación

Fine-tuning friendly

**Llama 3** (Meta)

8B, 70B, 405B

Open (con restricciones)

Mejor balance rendimiento/tamaño

✓✓✓ (ecosistema HuggingFace)

**Mistral**

7B, 8x7B (Mixtral), Large

Apache 2.0 / comercial

Mejor ratio calidad/parámetros

✓✓✓ (CoffeeBytes caso exitoso)

**DeepSeek**

7B, 67B, V3

MIT

Fuerte en razonamiento y código

✓✓ (cuidado: caracteres chinos)

**Qwen** (Alibaba)

7B, 14B, 72B

Apache 2.0

Fuerte multilingüe, matemáticas

✓✓

**Gemma** (Google)

2B, 7B

Permisiva

Ligero, ideal para edge/mobile

✓✓

**Phi** (Microsoft)

3B

MIT

Ultra-ligero, sorprendente calidad

✓✓

**Experiencia real** de [CoffeeBytes](https://coffeebytes.dev/): DeepSeek falló (generó caracteres chinos), Llama falló, **Mistral 7B fue el que funcionó**. La lección: no todos los modelos responden igual al fine-tuning. Prueba siempre 2-3 antes de comprometerte.

Dónde entrenar: GPUs gratuitas y de bajo coste
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Plataforma

GPU

Coste

Límite

Ideal para

**Google Colab**

T4 (15GB)

Gratis

Sesiones limitadas

Experimentación, tutoriales

**Kaggle**

P100/T4

Gratis

30h/semana

Fine-tuning modelos 7B

**Lambda Labs**

A100 (80GB)

$1.10/h

Por uso

Fine-tuning serio

**RunPod**

A100, H100

Desde $0.39/h

Por uso

Producción

**Vast.ai**

Variable

Desde $0.10/h

Por uso

Presupuesto mínimo

Para un fine-tuning básico de un modelo 7B con LoRA: **2-4 horas en Google Colab gratis**. Para producción con modelo 70B en QLoRA: **4-8 horas en Lambda Labs (~$5-9)**.

Cuánto cuesta: análisis de costes reales
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Enfoque

Coste inicial

Coste mensual

Privacidad

Personalización

**API (GPT-4, Claude)**

$0

$500-5.000+ (tokens)

Datos van a la nube

Baja (prompt only)

**RAG + API**

$500-3.000

$300-2.000 (API + hosting)

Documentos locales

Media

**Fine-tuning (7B, LoRA)**

$10-100 (GPU)

$50-200 (hosting modelo)

100% on-premise

Alta

**Fine-tuning (70B, QLoRA)**

$50-500 (GPU)

$200-1.000 (hosting)

100% on-premise

Muy alta

**Fine-tuning + RAG**

$500-3.000

$200-1.000

Híbrido configurable

Máxima

**Dato clave de privacidad**: Con fine-tuning, tus datos nunca salen de tu servidor. Con API, cada prompt viaja a OpenAI/Anthropic. Para sectores regulados (fintech, salud, legal), esta diferencia es determinante.

Caso real: chatbot RAG con fine-tuning (IIC-UAM)
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El [IIC-UAM](https://www.iic.uam.es/) documentó un caso práctico:

*   **Sin fine-tuning**: Chatbot RAG con GPT-3.5 → puntuación **3,59/5** en calidad de respuesta
    
*   **Con fine-tuning**: Mejora medible en calidad de respuesta **Y** control de formato (estructura, longitud, tono)
    
*   **Conclusión**: RAG aporta conocimiento; fine-tuning aporta comportamiento. La combinación supera a ambos por separado.
    

EU AI Act y modelos fine-tuneados
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El EU AI Act plantea una pregunta sin respuesta clara: **¿un modelo fine-tuneado es un "nuevo" sistema de IA?**

*   Si modificas sustancialmente el comportamiento del modelo → puede clasificarse como nuevo sistema → compliance obligatorio
    
*   Si el fine-tuning es menor (adaptación de tono/formato) → probablemente no
    
*   **Recomendación**: Documenta el proceso de fine-tuning, los datos usados, y las evaluaciones realizadas. Si tu modelo toma decisiones en sanidad, finanzas o contratación, asume que necesitas compliance.
    
*   Deadline: **2 de agosto de 2026**. Multas: hasta 35M€ o 7% de facturación global.
    

Fine-tuning para blockchain y Web3
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En Beltsys aplicamos fine-tuning de LLMs para casos de uso Web3:

*   Modelos entrenados en **Solidity** para generación y auditoría de [smart contracts](https://beltsys.com/smart-contracts.html)
    
*   LLMs especializados en documentación de **ERC-3643, ERC-4337** y estándares de [tokenización](https://beltsys.com/tokenizacion-inmobiliaria.html)
    
*   Chatbots con RAG + fine-tuning para soporte técnico de plataformas [Web3](https://beltsys.com/desarrollo-web3.html)
    
*   Agentes IA fine-tuneados para análisis de transacciones on-chain
    

La combinación de fine-tuning + RAG es ideal para fintechs y empresas blockchain que necesitan modelos que "hablen" su lenguaje técnico con datos actualizados. [Consultoría blockchain e IA](https://beltsys.com/consultoria-blockchain.html).

Preguntas frecuentes sobre fine-tuning de LLMs
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### ¿Qué es el fine-tuning de un LLM?

El **fine-tuning** es el proceso de re-entrenar un modelo de lenguaje pre-entrenado con datos específicos de tu dominio para que se comporte de una forma determinada. Según IBM, es un subconjunto del transfer learning: aprovechas el conocimiento general del modelo y lo adaptas a tu caso de uso con cientos o miles de pares de entrenamiento.

### ¿Cuándo debo usar fine-tuning en vez de RAG?

Usa fine-tuning cuando necesitas que el modelo "se comporte" de forma específica (tono, formato, tipo de respuesta). Usa RAG cuando necesitas que el modelo "sepa" información actualizada. Usa ambos cuando necesitas comportamiento personalizado con conocimiento actualizado. El fine-tuning aporta comportamiento; RAG aporta conocimiento.

### ¿Cuánto cuesta hacer fine-tuning?

Un fine-tuning básico de un modelo 7B con LoRA: $10-100 en GPU (2-4 horas). Un modelo 70B con QLoRA: $50-500. Hosting mensual del modelo: $50-1.000 según tamaño. Comparado con APIs: el fine-tuning es más barato a largo plazo y mantiene los datos on-premise.

### ¿Qué es LoRA y por qué importa?

LoRA (Low-Rank Adaptation) es una técnica que entrena solo una pequeña fracción de los parámetros del modelo, reduciendo la necesidad de GPU/VRAM entre 10x y 100x. QLoRA añade cuantización de 4 bits, permitiendo fine-tuning de modelos de 65B+ parámetros en una sola GPU de consumo. Democratizó el fine-tuning.

### ¿Qué modelo elegir para fine-tuning en 2026?

Mistral 7B es el más fiable según experiencia práctica (CoffeeBytes). Llama 3 tiene el mejor ecosistema (HuggingFace). DeepSeek es fuerte en código pero puede generar caracteres chinos. Gemma y Phi son ideales para edge/mobile. Recomendación: prueba siempre 2-3 modelos antes de comprometerte.

### ¿El EU AI Act afecta a modelos fine-tuneados?

Potencialmente sí. Si el fine-tuning modifica sustancialmente el comportamiento del modelo, puede clasificarse como un "nuevo" sistema de IA con obligaciones de compliance. Para modelos que toman decisiones en sanidad, finanzas o contratación, asume que necesitas documentación y compliance. Deadline: 2 agosto 2026.

### Sobre el autor

Beltsys es una empresa española de desarrollo blockchain e inteligencia artificial, especializada en fine-tuning de LLMs para Web3, smart contracts y soluciones fintech. Con experiencia en más de 300 proyectos desde 2016, Beltsys implementa modelos personalizados con RAG y fine-tuning para empresas que necesitan IA que hable su lenguaje técnico. [Conoce más sobre Beltsys](https://beltsys.com/sobre-nosotros)

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_Publicado originalmente en_ [_beltsys.com_](https://beltsys.com/blog/fine-tuning-llm-guia-completa/)

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*Originally published on [Beltsys Labs](https://paragraph.com/@beltsyslabs/fine-tuning-de-llms-gua-completa-para-personalizar-modelos-de-lenguaje-2026)*
