La transferencia de conocimiento en IA es el proceso por el cual el conocimiento de un
modelo de IA ya
entrenado se aprovecha para otra tarea o se transfiere a otro modelo, permitiendo reutilizar aprendizajes previos y reduciendo recursos necesarios para
entrenar desde cero.
Este concepto es fundamental para mejorar la eficiencia del desarrollo de
modelos de IA. Como cuando una persona aplica conocimientos previos para aprender algo nuevo más rápidamente, la transferencia de conocimiento permite que los modelos aprovechen aprendizajes anteriores.
En una de sus formas, el aprendizaje por transferencia, un modelo
entrenado en una tarea general se ajusta para una tarea específica, como pasar del reconocimiento general de imágenes a identificar especies concretas.
Otra técnica clave es la
destilación de modelos, donde un modelo grande transfiere su conocimiento a uno más pequeño, manteniendo el rendimiento con menor consumo computacional.
El ajuste fino (
fine-tuning) especializa un modelo preentrenado en una tarea concreta sin entrenarlo desde cero, reduciendo datos y costos. El
entrenamiento multitarea permite aprender varias tareas simultáneamente, optimizando la capacidad de generalización.
La transferencia de conocimiento facilita la creación de modelos más eficientes, adaptables y accesibles para diversas aplicaciones.