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大模型在無損壓縮方面超越 PNG 和 FLAC

來源： 責(zé)編： 時(shí)間：2023-10-10 18:31:00 253觀看
導(dǎo)讀Google DeepMind 和 Meta 的研究人員發(fā)表論文《Language Modeling Is Compression》，他們發(fā)現(xiàn) DeepMind 的大語言模型 Chinchilla 70B 在圖像和音頻的無損壓縮上超過了 PNG 和 FLAC。論文提到，Chinchilla 70B 能將 Imag

Google DeepMind 和 Meta 的研究人員發(fā)表論文《Language Modeling Is Compression》，他們發(fā)現(xiàn) DeepMind 的大語言模型 Chinchilla 70B 在圖像和音頻的無損壓縮上超過了 PNG 和 FLAC。tJ728資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

論文提到，Chinchilla 70B 能將 ImageNet 圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像無損壓縮到原始大小 43.4%，超過了 PNG 算法的 58.5%。tJ728資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Chinchilla 能將 LibriSpeech 音頻數(shù)據(jù)集中的樣本無損壓縮到原始大小 16.4%，超過 FLAC 算法的 30.3%。tJ728資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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據(jù)介紹，Chinchilla 70B 主要是訓(xùn)練用于處理文本，但它在壓縮其它類型的數(shù)據(jù)集上的效果也表現(xiàn)優(yōu)異，甚至優(yōu)于專門的算法。tJ728資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

下面的例子比較了 gzip 和 Chinchilla 在示例文本上的生成效果。可以看到，gzip 的輸出沒有可讀性。tJ728資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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