论文研究文本嵌入模型量化校准的收益与风险
原文标题：When PTQ Calibration Helps or Hurts: Dose-Driven Collapse and Validation-Gated Abstention in Quantized Text Embedders
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研究在 e5-base-v2、BGE-M3、EmbeddingGemma-300m 三个文本嵌入模型上做 4 比特权重量化，共 161 次校准实验，发现同一流程的结果可从提升到灾难性退化，关键驱动因素是更新剂量。作者据此把校准视为可选干预，并提出基于验证集置信区间的准入规则，在 30 次决策中未选中任何劣于基线的检查点。
- 问题
- 文本嵌入模型 4 比特量化后，校准究竟该做多深、是否该做，缺乏判断依据。
- 方法
- 以量化模型相对未校准起点的功能位移衡量更新剂量，把校准视为可选干预并设验证集置信区间准入规则。
- 结果
- 161 次校准中同一流程结果从 +1.47 到 -71.53 个 NDCG@10 点；准入规则在 30 次决策中未选中劣于基线的检查点。
- 影响
- 为嵌入模型量化部署提供可操作的校准开关与验收规则，避免盲目校准导致检索质量崩塌。
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