論文の概要: Through a Compressed Lens: Investigating the Impact of Quantization on LLM Explainability and Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13963v1
• Date: Tue, 20 May 2025 06:01:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.772118
• Title: Through a Compressed Lens: Investigating the Impact of Quantization on LLM Explainability and Interpretability
• Title（参考訳）: 圧縮レンズを通して : 量子化がLCM説明可能性および解釈可能性に及ぼす影響について
• Authors: Qianli Wang, Mingyang Wang, Nils Feldhus, Simon Ostermann, Yuan Cao, Hinrich Schütze, Sebastian Möller, Vera Schmitt,
• Abstract要約: 量子化法は推論の高速化と大規模言語モデル(LLM)の展開の合理化に広く用いられている。 異なるビット幅で3つの共通量子化技術を用いて実験を行い、2つの説明可能性手法、対実例と自然言語の説明、および2つの解釈可能性アプローチ、知識分析および潜時マルチホップ推論分析を行った。 その結果, 量子化は構成によっては, モデル説明可能性や解釈可能性に大きな影響を及ぼすことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.10089747299802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantization methods are widely used to accelerate inference and streamline the deployment of large language models (LLMs). While prior research has extensively investigated the degradation of various LLM capabilities due to quantization, its effects on model explainability and interpretability, which are crucial for understanding decision-making processes, remain unexplored. To address this gap, we conduct comprehensive experiments using three common quantization techniques at distinct bit widths, in conjunction with two explainability methods, counterfactual examples and natural language explanations, as well as two interpretability approaches, knowledge memorization analysis and latent multi-hop reasoning analysis. We complement our analysis with a thorough user study, evaluating selected explainability methods. Our findings reveal that, depending on the configuration, quantization can significantly impact model explainability and interpretability. Notably, the direction of this effect is not consistent, as it strongly depends on (1) the quantization method, (2) the explainability or interpretability approach, and (3) the evaluation protocol. In some settings, human evaluation shows that quantization degrades explainability, while in others, it even leads to improvements. Our work serves as a cautionary tale, demonstrating that quantization can unpredictably affect model transparency. This insight has important implications for deploying LLMs in applications where transparency is a critical requirement.
• Abstract（参考訳）: 量子化法は推論の高速化と大規模言語モデル(LLM)の展開の合理化に広く用いられている。 従来の研究では、量子化による様々なLCM能力の劣化について広く研究されてきたが、モデル説明可能性や解釈可能性への影響は、意思決定プロセスの理解に不可欠であり、未解明のままである。 このギャップに対処するために、我々は2つの説明可能性手法、反実例、自然言語の説明、および2つの解釈可能性アプローチ、知識記憶分析、潜時マルチホップ推論分析とともに、異なるビット幅で3つの共通量子化技術を用いて包括的な実験を行う。 分析を徹底したユーザスタディで補完し、選択された説明可能性の評価を行う。 その結果, 量子化は構成によっては, モデル説明可能性や解釈可能性に大きな影響を及ぼすことがわかった。 特に、(1)量子化法、(2)説明可能性または解釈可能性アプローチ、(3)評価プロトコルに強く依存するため、この効果の方向性は一致しない。 ある設定では、人間の評価は量子化が説明可能性の低下を示す一方で、ある設定では、それが改善につながることも示している。 私たちの仕事は慎重な物語として機能し、量子化がモデルの透明性に予測不可能に影響を及ぼすことを示した。 この洞察は、透明性が必須要件であるアプリケーションにLLMをデプロイする上で、重要な意味を持っている。

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