KLD 并非最佳量化评测指标：蒸馏后还有 SFT 与 RL 阶段
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KLD 并非最佳量化评测指标：蒸馏后还有 SFT 与 RL 阶段
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AI 综述
Reddit r/LocalLLaMA 有作者发文称，KLD 不应作为衡量量化模型优劣的唯一指标。理由是模型蒸馏中优化 KL 损失后，还会经历 SFT 和 RL 阶段，任务能力提升的同时 KLD 反而可能变差；在热门 benchmark 上优化还会导致 benchmaxxing。作者称 KLD 只适合作为初筛，且须基于代表性数据（尤其是 base model 自生成数据）；真正选型应使用自己的日常任务构建私有 benchmark 来测试。
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最新进展10月27日 00:52
KLD 并非最佳量化评测指标：蒸馏后还有 SFT 与 RL 阶段报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- Reddit · r/LocalLLaMAKLD 并非最佳量化评测指标：蒸馏后还有 SFT 与 RL 阶段
作者认为 KLD 不是衡量量化模型优劣的唯一指标：蒸馏中 KL 损失优化之后，模型还会经历 SFT 和 RL 阶段，任务能力提升的同时 KLD 反而可能变差，且在热门 benchmark 上优化还会导致 benchmaxxing。KLD 只适合作为基于代表性数据（尤其是 base model 自生成数据）的初筛，真正选型应用自己的日常任务构建私有 benchmark 来测试。
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