Security-Enhanced Seed-Based Weight Quantization for Large Language Models

arXiv cs.CR · 1 oct, 06:00

Investigadores presentan Seed-Q, un método de compresión de pesos para LLMs que combina eficiencia de almacenamiento con protección contra ataques de bit-flip. La técnica utiliza generadores pseudo-aleatorios LFSR con asignación no uniforme de bits para sensibilidades de pesos, mejorando la detección de corrupción de parámetros del modelo.