La ricerca mostra che i modelli compressi possono nascondere comportamenti dannosi attivati solo dopo quantization INT8 o a 4 bit, creando un divario tra validazione e deployment.
La compressione post-training non è una trasformazione neutra. Un paper mostra classi di equivalenza comportamentale che collassano parametri diversi e aprono backdoor attivate solo dopo quantization INT8 o 4 bit. I test su modelli multilingua segnal...
Un nuovo studio formalizza il validation-deployment gap: un LLM può superare i controlli a precisione piena e attivare comportamenti dannosi solo dopo quantization INT8 o a 4 bit. Nei test, la traduzione tattica passa da zero corruzione a FP16 ripara...
