論文の概要: Which Decisions Low-Bit Quantization Breaks, and How to Predict Them

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06564v2
• Date: Mon, 10 Aug 2026 14:53:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-11 13:55:18.759495
• Title: Which Decisions Low-Bit Quantization Breaks, and How to Predict Them
• Title（参考訳）: 低ビット量子化が破れる理由と予測方法
• Abstract要約: モデルが選択するオプションと最適な選択肢のマージンを測定します。 3ビットで、ツールを呼び出す決定は、不アクションに向かって崩壊します。 加法平均による説明が破損した工具や安全セルに勝つことはない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.713496583173065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantization is how large language models are actually deployed, and below four bits it hurts. What nobody can say is which decisions change at a given bit-width -- which matters most where a model acts rather than answers, since a tool call it declines to make is a failure no score reports. A compressed agent stops calling its tools, then loses half its safety refusals, while benchmark scores barely move. Prior work assumes the added noise has a roughly fixed size, which would make confident decisions safe. We measure the decision instead: the margin between the option a model picks and its best alternative, before and after quantization, across 16 models, three methods, and 8 down to 2 bits. Kinds of decision do not break together -- at 3 bits the decision to call a tool collapses toward inaction while the choice of which tool is untouched -- and the damage is proportional rather than fixed, the margin multiplied by a factor that collapses with bit-width (median 0.86 at 4 bits, 0.33 at 3, 0.00 at 2). Fitted against additive competitors, including one whose noise grows with the margin, no account with an additive mean wins a damaged tool or safety cell; that is the best description among those stated, not a proof of generative form. Given a condition's own constants the relation predicts flip rates on its held-out decisions to a median of 1.8 points, with calibrated per-decision probabilities (calibration error 0.004 over 131,758 predictions), and no flip was used in the fit. Borrowed constants are wrong by 18-33 points at 3 bits, so a small paired margin set measured per model is the instrument, not a way to skip measuring. It is anchored to behaviour where used: at 4 bits the most likely token over the vocabulary is one of the two options in 85% of tool items, and the 2-bit floor is where the instrument stops measuring. Nothing repairs the damage more cheaply than one more bit.
• Abstract（参考訳）: 量子化は、いかに大きな言語モデルが実際にデプロイされるかであり、4ビット以下では痛む。 だれもが言うことができないのは、あるビット幅でどの決定が変わるか – モデルが答えよりも行動する場所がほとんどである – ツールコールの低下はスコアの報告ではない。圧縮されたエージェントがそのツールを呼び出すのをやめ、その安全性を損なうが、ベンチマークスコアはほとんど動かない。以前の作業では、加算されたノイズは概して固定されたサイズであり、自信のある決定を下すだろうと仮定している。その代わりに、決定を計測する: モデルが選択するオプションと最良の選択肢の間のマージンは、量子化の前と後、16モデル、3つのメソッド、8つのビットから2ビットにまたがる。 雑音がマージンとともに大きくなるものを含む添加剤の競争相手に対して、添加剤平均による説明が破損した工具や安全細胞に勝つことはない;これは生成形態の証明ではなく、記述されている中では最良の説明である。 ある条件の定数が与えられた場合、その関係は保持された決定のフリップ率を1.8ポイントまで予測し、その正当性(校正誤差 0.004 over 131,758 predictions)は調整され、フリップは適用されなかった。 ボロース定数は3ビットで18-33の点で間違っているので、モデル毎に測定された小さなペアのマージンセットは測定をスキップする手段ではない。 4ビットの場合、語彙上の最も可能性が高いトークンは、ツールアイテムの85%にある2つのオプションの1つであり、2ビットのフロアは測定が止まる場所である。 ダメージを1ビット以上安く修復するものは何もない。

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