Исследователи из DeepMind объявили о новом достижении в области сжатия данных с помощью больших языковых моделей. Их модель Chinchilla 70B достигла значительной степени сжатия без потери качества изображений и аудиоданных. Chinchilla 70B смогла сжать изображения до 43,4% от исходного размера, а аудиоданные — до 16,4%. Это достижение превосходит стандартные алгоритмы сжатия PNG и FLAC.
Интересно, что модель Chinchilla 70B была обучена работать с текстом, а не с изображениями и аудио. Это означает, что она может эффективно сжимать различные форматы данных, используя только текстовые описания. Такое решение имеет большой потенциал для областей, где эффективность сжатия имеет особую важность, например, при передаче данных через сети с низкой пропускной способностью.
Однако исследователи отмечают, что классические компрессоры, такие как gzip, по-прежнему остаются лучшими в плане соотношения сжатия, скорости и размера. Такие компрессоры специально разработаны для эффективного сжатия различных форматов данных, и их высокая производительность и относительно низкое использование процессорного времени делает их предпочтительными во многих случаях.
Однако, разработка моделей, подобных Chinchilla 70B, все равно является значимым шагом в развитии сжатия данных. Это может привести к новым технологиям и подходам, которые будут более эффективны в будущем.
Команда DeepMind совершила большой прорыв, и их модель Chinchilla 70B является важным вкладом в нашу понимание сжатия данных. Это достижение демонстрирует, что большие языковые модели могут быть использованы не только для обработки и генерации текста, но и для различных других задач, в том числе для сжатия данных.
В будущем, исследования и разработки сжатия данных будут продолжаться, и, возможно, увидим еще больше инноваций, которые сделают нашу передачу и хранение данных более эффективными. Новые технологии, основанные на работы команды DeepMind, могут революционизировать область сжатия данных и иметь широкое практическое применение в различных отраслях, связанных с обработкой больших объемов информации. Вполне возможно, что в будущем мы сможем передвигаться в интернете и обрабатывать данные еще более эффективно, благодаря развитию сжатия данных и применению больших языковых моделей.
