대규모 언어 모델 (LLMs)을 위한 학습이 필요 없는 (Training-free) 압축 방법들은 종종 압축 결정을 안내하기 위해 보정 데이터 (calibration data)를 사용합니다. 희소 사전 인수분해 (sparse-dictionary factorization)와 다중 선택 배낭 문제 (multi-choice knapsack problem, MCKP) 할당을 결합한 최근 방법인 ROCKET은 출력 재구성 목적 함수 (output reconstruction objective)로부터 레이어별 인수분해를 도출하지만, MCKP 할당 비용으로는 가중치 공간 프로베니우스 오차 (weight-space Frobenius error)를 사용합니다. 본 연구에서는 할당 비용을 출력 공간 목적 함수와 일치시키는 것이 압축된 모델의 충실도 (fidelity)를 향상시키는지 조사합니다. 50% 압축률의 Qwen3-8B 모델에서, 우리의 ROCKET-ActCost는 8개의 제로샷 (zero-shot) 벤치마크 전반에서 평균 정확도가 +0.8 퍼센트 포인트 더 높게 나타났으나 (53.1% vs 52.3%), WikiText 퍼플렉서티 (perplexity, PPL)는 16% 증가했습니다 (61.46 vs 52.98). 이러한 정확도-퍼플렉서티 트레이드오프 (tradeoff)는 서로 다른 할당 목적 함수가 서로 다른 다운스트림 지표를 선호한다는 것을 보여줍니다. 가중치 공간 오차와 출력 공간 오차 사이의 높은 상관관계 ($>$0.99)는 할당의 발산을 제한하며, 이는 효과 크기가 완만한 이유를 설명합니다. 20% 압축률의 Llama-3.2-1B 모델에서는 두 방법이 거의 동일한 결과 (정확도 53.3% vs 53.5%, PPL 14.45 vs 14.66)를 생성하였으며, 이는 낮은 압축률에서는 비용 함수의 영향이 미미함을 시사합니다.