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论文研究文本嵌入模型量化校准的收益与风险
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…
arXiv cs.AI12 天前
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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…