論文の概要: Measuring Maximum Activations in Open Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15572v1
• Date: Fri, 15 May 2026 03:31:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 03:45:13.154832
• Title: Measuring Maximum Activations in Open Large Language Models
• Title（参考訳）: オープン大言語モデルにおける最大アクティベーションの測定
• Authors: Luxuan Chen, Han Tian, Xinran Chen, Rui Kong, Fang Wang, Jiamin Chen, Yuchen Li, Jiashu Zhao, Shuaiqiang Wang, Haoyi Xiong, Dawei Yin,
• Abstract要約: 集中度, MoE, 視覚言語, 中間訓練, 命令調整型変異にまたがる8つのオープンファミリーから27個のチェックポイントで, グローバルおよび階層的に最大値を測定した。 最大アクティベーションサイズは、単純なサイズの副産物ではなく、ファミリー、アーキテクチャ、トレーニングステージに結びついているモデル特性である、と結論付けます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.3514350516308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The dynamic range of activations is a first-order constraint for low-bit quantization, activation scaling, and stable LLM inference. Prior work characterized outlier features and massive activations on pre-2024 LLaMA-style models, and the downstream activation-quantization stack inherits that picture without revisiting it for the post-LLaMA open-model boom. We ask the deployment-oriented question: how large can activations get in modern open LLMs, and how does this magnitude vary across families, generations, and training stages? Under a unified pipeline (5,000-sample multi-domain corpus, family-specific tokenization, identical hooks across embeddings, hidden states, attention, MLP/MoE, SwiGLU gates, and final norm), we measure global and layerwise maxima on 27 checkpoints from 8 open families spanning dense, MoE, vision-language, intermediate-training, and instruction-tuned variants. We find that (i) global maxima span over nearly four orders of magnitude at comparable parameter counts, with Qwen3.5 and MoE checkpoints in the 10^2 to 10^3 range and Gemma3-27B-it reaching ~7 x 10^5; (ii) cross-family and cross-generation comparisons break simple monotonic scaling; and (iii) MoE checkpoints exhibit 14.0-23.4x lower peaks than matched-scale dense counterparts, while the residual stream carries the global maximum in 22/24 checkpoints. A lightweight INT-8 sanity check shows that measured maxima co-vary with low-bit reconstruction error via activation-scale selection. We conclude that maximum activation magnitude is a model property tied to family, architecture, and training stage - not a simple byproduct of size - and should be measured and reported alongside any open-weight release before low-bit deployment. The code is publicly available at https://github.com/clx1415926/Max_act_llm.
• Abstract（参考訳）: アクティベーションのダイナミックレンジは、低ビット量子化、アクティベーションスケーリング、安定したLCM推論のための1次制約である。 以前の作業では、2024年以前のLLaMAスタイルのモデルで異常な特徴と大規模なアクティベーションを特徴としており、下流のアクティベーション量子化スタックはその画像をLLaMA後のオープンモデルブームのために再検討することなく継承している。 現代のオープンなLLMではどの程度のアクティベーションが達成できるのか、家族、世代、トレーニング段階によってどの程度の規模で異なるのか? 統合パイプライン(5000サンプルのマルチドメインコーパス、家族固有のトークン化、埋め込み、隠された状態、注意、MLP/MoE、SwiGLUゲート、最終ノルム)では、密集、MoE、視覚言語、中間訓練、および命令調整された変種にまたがる8つのオープンファミリーの27のチェックポイントで、グローバルおよび階層的に最大値を測定する。 私たちはそれを見つける。 (i)大域最大値は、Qwen3.5とMoEチェックポイントが10^2から10^3の範囲にあり、Gemma3-27B-itは7×10^5である。 (II)クロスファミリーとクロスジェネレーションの比較は単純な単調スケーリングを破り、 (iii)MoEチェックポイントは、マッチしたスケールの高密度なピークよりも14.0-23.4倍低いピークを示し、残留ストリームは22/24チェックポイントで世界最大である。 軽量のINT-8サニティチェックでは、アクティベーションスケールの選択により、低ビット再構成誤差で最大コバラを測定した。 我々は、最大アクティベーションサイズは、ファミリー、アーキテクチャ、トレーニングステージに結びついているモデル特性であり、サイズは単純な副産物ではないと結論付け、低ビット展開前のオープンウェイトリリースと並行して測定と報告をすべきである。 コードはhttps://github.com/clx1415926/Max_act_llm.comで公開されている。

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