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大模型在無損壓縮方面超越 PNG 和 FLAC

來源: 責編: 時間:2023-10-10 18:31:00 270觀看
導讀Google DeepMind 和 Meta 的研究人員發表論文《Language Modeling Is Compression》,他們發現 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 的研究人員發表論文《Language Modeling Is Compression》,他們發現 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。alz28資訊網——每日最新資訊28at.com

論文提到,Chinchilla 70B 能將 ImageNet 圖像數據庫中的圖像無損壓縮到原始大小 43.4%,超過了 PNG 算法的 58.5%。alz28資訊網——每日最新資訊28at.com

Chinchilla 能將 LibriSpeech 音頻數據集中的樣本無損壓縮到原始大小 16.4%,超過 FLAC 算法的 30.3%。alz28資訊網——每日最新資訊28at.com

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據介紹,Chinchilla 70B 主要是訓練用于處理文本,但它在壓縮其它類型的數據集上的效果也表現優異,甚至優于專門的算法。alz28資訊網——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。alz28資訊網——每日最新資訊28at.com

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