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RESEARCHarXiv CS.LG·22d atrás

Quantization Undoes Alignment: Bias Emergence in Compressed LLMs Across Models and Precision Levels

Este estudo investiga o impacto da quantização pós-treinamento na qualidade dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), revelando que a compressão pode levar ao surgimento de vieses. A quantização de 3 bits fez com que 6-21% dos itens anteriormente imparciais desenvolvessem novos comportamentos estereotipados em modelos como Qwen2.5-7B, Mistral-7B e Phi-3.5-mini.

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