Por qué tu LLM local se siente más tonto de lo que es

Introducción: el misterio del LLM lento

Has notado que tu modelo local parece responder más lento de lo habitual? No estás solo. Muchos desarrolladores han reportado este fenómeno después de ciertas actualizaciones o cambios de configuración.

Causas comunes

1. Quantización agresiva que reduce la precisión percebida
2. Contexto de ventana creciente que ralentiza la inferencia
3. Cambios en las capas intermedias después de actualizaciones
4. Limitaciones de hardware que no son obvias

Soluciones prácticas

Intenta estos enfoques para recuperar el rendimiento:

• Reducir el tamaño del contexto a 2048 tokens
• Actualizar los controladores de tu GPU
• Usar un modelo cuantizado menos agresivamente
• Verificar que no haya procesos en segundo plano compitiendo por recursos

Si el problema persiste, podría ser hora de considerar un modelo diferente o ajustar tus expectativas sobre lo que un hardware de consumo puede lograr de manera confiable.