Destilacion de Modelos

Acceso bajo demanda a infraestructura de computo como CPU, GPU, memoria, almacenamiento y red mediante proveedor. Puede aportar capacidad para entrenamiento o inferencia; no hace preciso a modelo, autorizado a agente, disponible a carga ni rentable a estrategia.

Entrenamiento adicional de modelo existente sobre dataset seleccionado para tarea definida. Puede cambiar comportamiento de modelo en ejemplos evaluados; no prueba precision de dominio, no reduce errores factuales por si mismo ni crea sistema de trading fiable.

Degradacion que puede ocurrir cuando modelos generativos se entrenan repetidamente con sus propias salidas o salidas de otros modelos, especialmente si proceso de entrenamiento pierde partes raras pero importantes de distribucion original de datos.

Etapa donde modelo desplegado procesa entrada y produce salida. Resultado de inferencia puede ser etiqueta, puntuacion, texto generado o borrador estructurado; no verifica su propia entrada, no predice mercado de forma fiable ni autoriza accion.