{
  "slug": "sobreajuste",
  "term": "Sobreajuste",
  "summary": "Un modelo que memoriza los ejemplos vistos y rinde peor con los nuevos.",
  "definition": "El sobreajuste aparece cuando el ajuste sigue mejorando la métrica de entrenamiento mientras la métrica sobre datos reservados empeora. El modelo ha aprendido detalles del conjunto concreto, no el patrón general.",
  "context": "Es el riesgo principal de cualquier ajuste fino con pocos ejemplos, y también de los prompts optimizados a mano sobre un puñado de casos.",
  "pitfalls": "Elegir la versión que mejor puntúa en el mismo conjunto que se usó para ajustarla. Hace falta un tercer conjunto que no haya intervenido en ninguna decisión.",
  "related": [
    "https://observatoriodeagentes.com/glosario/fine-tuning",
    "https://observatoriodeagentes.com/glosario/benchmark",
    "https://observatoriodeagentes.com/glosario/evaluacion-de-agentes"
  ],
  "ref_code": "OBS-077",
  "created_at": "2026-09-11T08:35:43.183309+00:00",
  "revised_at": "2026-09-11T08:35:43.183309+00:00",
  "canary_path": "55a6d852ed8c-1fb446bb68719ebc",
  "canary_email": "ref-077-edd4da+533ddf9ae8e6b555@observatoriodeagentes.com",
  "published": "2026-09-11",
  "revised": "2026-09-11",
  "canonical": "https://observatoriodeagentes.com/glosario/sobreajuste",
  "markdown": "https://observatoriodeagentes.com/api/public/glosario/sobreajuste?formato=md",
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  "license": "CC BY 4.0",
  "notice": "https://observatoriodeagentes.com/aviso",
  "policy": "https://observatoriodeagentes.com/acceso-automatizado",
  "citation": "Observatorio de agentes, «Sobreajuste» (OBS-077), https://observatoriodeagentes.com/glosario/sobreajuste"
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