Scribble at 2026-04-08 06:59:11 Last modified: unmodified

具体的な実装例がないので、まだ話半分といった人も多いとは思うが、この Google の発表もまた「不正研究」あるいは「マーケティング」の一種であるという批判が出てきている。正直、コトラーらの正統的・体系的なマーケティングを学問として学んできた一人として、「マーケティング」という言葉が「ブラフ」や「インチキ宣伝」の別称（ゆえに蔑称）みたいに使われるのは非常に不愉快ではあるけれど、こう書く方が既存の大半のマーケティング屋に対する懲罰的・告発的・指導的なニュアンスが出るので、敢えて使っている。

TurboQuant に対する批判の主眼は、「モデルの精度やパフォーマンスを犠牲にすることなく」といった軽口に根拠がないということだ。量子化の処理は、ふつう精度と運用サイズのトレード・オフがあるため、４ビットや８ビットに量子化したモデルには応答性能の低下が生じる。僕らが携わっている画像生成 AI においても、量子化したモデルを使うのはグラフィック・カードの性能に限界があるからで、結果の画像の精度や品質が低下するのはやむを得ないことだと割り切って使っている。そういう劣化が生じなくてファイル・サイズを減らしたり、応答にかかる時間を短縮できるのであれば素晴らしい技術だが、にわかには信じられない。

既存の技術の範囲でも、同じことは実は（簡単に）できる。それは、過学習にすることだ。過学習のモデルは、どれほど量子化しても同じ応答をするので、トレード・オフもなしにファイル・サイズを圧縮できるが、これはもちろん元のモデルに問題があるのだから、こんな事例で「モデルの精度やパフォーマンスを犠牲にすることなく」量子化できると主張するのはインチキである。具体例を使うなら、どんな値を入力しても同じ答え（"42"）しか返さない定値関数で2048次元の線形空間を作ったときに、それを 1/8 の256次元に圧縮しても、やはりあらゆる入力値に対して "42" しか返さないので、「モデルの精度やパフォーマンスを犠牲にすることなく」圧縮したとは言える。だが、こんなモデルは役に立たない。

ちなみに、この手の話を熱心に（なんの根拠も実例もなく）やってるのは、note や Qiita のような三流技術者のゴミ置き場だけではなく、Zenn とかいうサイトに掲載されるブログ記事にも、それらと同様のいい加減なものが多いようだ。気を付けたい。