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  "slug": "sobreajuste",
  "term": "Sobreajuste",
  "summary": "Un modelo que se ajusta demasiado a los ejemplos vistos y rinde peor con los nuevos.",
  "definition": "El sobreajuste puede detectarse cuando el ajuste sigue mejorando la métrica de entrenamiento mientras la métrica sobre datos reservados empeora. El modelo ha aprendido detalles del conjunto concreto que no generalizan bien.",
  "context": "Es uno de los principales riesgos del 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. Para evaluar sin ese sesgo, hace falta un conjunto que no haya intervenido en las decisiones de ajuste.",
  "related": [
    "https://observatoriodeagentes.com/glosario/fine-tuning",
    "https://observatoriodeagentes.com/glosario/benchmark",
    "https://observatoriodeagentes.com/glosario/evaluacion-de-agentes"
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  "ref_code": "OBS-077",
  "category": "Modelos y aprendizaje",
  "tags": [
    "Modelos y aprendizaje"
  ],
  "sources": [],
  "created_at": "2026-09-11T08:35:43.183309+00:00",
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  "canary_email": "ref-077-edd4da+375099d392c3407a@observatoriodeagentes.com",
  "published": "2026-09-11",
  "revised": "2026-10-07",
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  "citation": "Observatorio de Agentes, «Sobreajuste» (OBS-077), https://observatoriodeagentes.com/glosario/sobreajuste"
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