Pesos (weights)

Los valores numéricos que controlan la fuerza de cada conexión en una red neuronal. Ajustar los pesos durante el entrenamiento es, literalmente, lo que hace que un modelo aprenda.

Los valores numéricos que controlan la fuerza de cada conexión en una red neuronal. Ajustar los pesos durante el entrenamiento es, literalmente, lo que hace que un modelo aprenda.

Actualizado: 3 de junio de 2026.

Cada conexión entre neuronas tiene un peso. Un peso alto amplifica la señal; uno bajo o negativo la atenúa o invierte. El conjunto completo de pesos es lo que define qué ha aprendido el modelo.

Pesos abiertos vs. cerrados

Cuando una empresa publica los pesos de un modelo (como Llama o Mistral), cualquiera puede descargarlo y ejecutarlo: es un modelo de pesos abiertos. Si los mantiene en privado y solo da acceso por API, es un modelo cerrado.

Cómo se ajustan

La retropropagación calcula cuánto contribuyó cada peso al error y el descenso de gradiente lo corrige paso a paso.