Ладно, без лишних слов. Используй метод дистилляции знаний и обрезку параметров, чтобы оставить только то, что реально влияет на принятие решений. Потом скорректируй смещения у маленькой модели, используя калиброванный loss, который будешь отслеживать на отдельном датасете для проверки справедливости. Главное – итерации быстрые: тестируй, измеряй смещения, корректируй, повторяй. Забудь про огромный ансамбль, он только создаёт шум. Держи пайплайн компактным, метрики чёткими, а остальное выкинь.