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How Quantization Shapes Bias in Large Language Models
यह अध्ययन व्यापक रूप से इस बात का मूल्यांकन करता है कि वेट (weight) और एक्टिवेशन क्वांटाइजेशन (activation quantization) लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में पूर्वाग्रह के विभिन्न रूपों को कैसे प्रभावित करते हैं, जिससे यह पता चलता है कि जहाँ यह विषाक्तता (toxicity) को कम कर सकता है और भावना (sentiment) को सुरक्षित रख सकता है, वहीं यह अक्सर जनरेटिव कार्यों में रूढ़ियों और अनुचितता को बढ़ा देता है, विशेष रूप से आक्रामक संपीड़न (aggressive compression) के तहत।