DeepMind：大型语言模型可实现“高效无损压缩音频影像”，有望运用于相关软件中

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IT之家 9 月 27 日消息，DeepMind 研究人员日前评估大型语言模型（LLM）的压缩能力时，发现这些模型的“压缩能力”相当惊人，除了常规文字资料外，还可以压缩图像音频，相关内容已经发布在 ArXiv 上。据悉，DeepMind 在研究中，使用了一个名为“Chinchilla 70B”的模型，虽然这个模型主要使用文字训练，但是研究人员发现该模型也可用于压缩 ImageNet 图片，可将文件压缩至原始大小的 43.3％，甚至可将 LibriSpeech 语音样本压缩至原始的 16.4％。DeepMind 的研究证明，模型的“预测”能力和“压缩”能力之间存在“等价性”，因此研究人员可以使用任何压缩算法，建立一个更加强大的条件生成模型。IT之家注：“压缩”本质上就一种编码的过程，目标是要以更少的内容表示更多的资料，因此当模型达到一定的预测能力时，其实也就代表模型学会了一种编码的方式，这种编码方式能够用来压缩文件，因为模型已经理