qwen3-6-lora

T

aleleba 6419646133

Fase 5: puertas 2-3 sobre el checkpoint NVFP4 con calibracion mezclada

Checkpoint cuantizado con calibracion mezclada (256 propias + 256
ultrachat_200k, fix de dos fases), contenedor de eval propio CON
--speculative-config real (levanto healthy, MTP compartiendo embeddings/
lm_head con el modelo target, confirmado en logs).

Puerta 2: 95.0% validos (190/200) vs 94.5% (189/200) solo-propia vs 98.5%
(197/200) Fase 4 -- mejora marginal de +0.5pt sobre solo-propia, sigue
~3.5pts debajo de Fase 4. Persiste el mismo caso de nombre de tool
alucinado (getJiraProjectIssueTypes, no existe) visto en el intento
solo-propia.

Puerta 3: 90.0% (9/10), IDENTICO a solo-propia -- mismo caso exacto falla
(aleleba-pr/adherencia). La diversidad de ultrachat NO corrigio esta
regresion especifica.

Conclusion: la hipotesis de diversidad tematica en la calibracion no
resuelve la regresion observada. El checkpoint mezclado queda como una
alternativa equivalente (no mejor, no peor de forma significativa) al de
solo-datos-propios.

2026-07-30 06:20:58 +00:00

data

Fase 5: puertas 2-3 sobre el checkpoint NVFP4 con calibracion mezclada

2026-07-30 06:20:58 +00:00

out

Fase 3: versionar el adapter LoRA final (pesos + tokenizer + config)

2026-07-29 16:16:20 +00:00

scripts

Fase 5: 21_quantize_nvfp4.py - separar preparacion de calibracion en proceso aparte

2026-07-30 05:09:22 +00:00

.gitignore

Fase 3: versionar el adapter LoRA final (pesos + tokenizer + config)