Sábado 24 de octubre de 2026 ·

Por qué la métrica KLD no sirve para comparar la calidad de todos los modelos cuantizados

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Un usuario de Reddit argumenta que la divergencia KLD, que compara las distribuciones de probabilidad de un modelo base y su versión cuantizada, no puede clasificar todos los modelos por calidad. Advierte que medirla con textos genéricos como artículos de Wikipedia no representa lo que genera el modelo en uso real, y que lo más razonable es generar un conjunto propio con el modelo base y excluir los tokens del prompt. También señala que medirla sobre los mismos datos de calibración puede dar resultados engañosamente buenos.

Qué significa

Quien compara modelos cuantizados, versiones comprimidas para equipos modestos, puede sacar conclusiones falsas si usa datos de prueba poco representativos o los mismos de calibración.

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