RLHF (Aprendizaje por Refuerzo con Feedback Humano)

Patron de prompting que pide a modelo descomponer tarea en texto intermedio. Texto puede ayudar a persona a inspeccionar borrador, pero es salida generada, no prueba de proceso interno de modelo, precision factual ni conclusion financiera valida.

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.

Practica de disenar instrucciones de modelo, ejemplos, contexto y restricciones de salida para tarea limitada. Puede hacer flujo mas facil de evaluar; no hace salida de modelo determinista, correcta, segura ni adecuada para decision financiera.