训练后量化（PTQ）大语言模型（LLMs）可能导致一种称为“对齐崩溃”的现象，即在模型被压缩到较低比特宽度（例如4位或8位）时，像RLHF和DPO这样的安全防护措施会被悄无声息地消除。这种退化在标准的性能基准测试中无法被检测到，导致模型即使在全精度状态下通过了安全评估，仍然容易受到有害提示的影响。为解决此问题，研究人员建议在压缩过程中采用选择性混合精度技术、向量量化和对比对齐优化来保持模型的安全性。 AI
影响 模型压缩技术存在破坏安全防护措施的风险，可能导致易受攻击的大语言模型被部署。
排序理由 该项目讨论了模型量化的安全影响的研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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