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    DeepMind:大模型可實(shí)現(xiàn)高效無損壓縮圖片和音頻

    2023年09月28日 09:47:11   來源:DoNews

      9月28日消息,DeepMind 研究人員日前評(píng)估大型語(yǔ)言模型(LLM)的壓縮能力時(shí),發(fā)現(xiàn)這些模型的“壓縮能力”相當(dāng)驚人,除了常規(guī)文字資料外,還可以壓縮圖片和音頻,相關(guān)內(nèi)容已經(jīng)發(fā)布在 ArXiv 上。

      據(jù)悉,DeepMind 在研究中,使用了一個(gè)名為“Chinchilla 70B”的模型,雖然這個(gè)模型主要使用文字訓(xùn)練,但是研究人員發(fā)現(xiàn)該模型也可用于壓縮 ImageNet 圖片(PNG),可將文件壓縮至原始大小的 43.3%,甚至可將 LibriSpeech 語(yǔ)音樣本(FLAC)壓縮至原始的 16.4%。

      DeepMind 的研究證明,模型的“預(yù)測(cè)”能力和“壓縮”能力之間存在“等價(jià)性”,因此研究人員可以使用任何壓縮算法,建立一個(gè)更加強(qiáng)大的條件生成模型。

      IT之家注:“壓縮”本質(zhì)上就一種編碼的過程,目標(biāo)是要以更少的內(nèi)容表示更多的資料,因此當(dāng)模型達(dá)到一定的預(yù)測(cè)能力時(shí),其實(shí)也就代表模型學(xué)會(huì)了一種編碼的方式,這種編碼方式能夠用來壓縮文件,因?yàn)槟P鸵呀?jīng)理解了相應(yīng)文件中的特征和模式(即一個(gè)模型如果能實(shí)現(xiàn)精確預(yù)測(cè),也就能夠捕捉文件的本質(zhì)特征和結(jié)構(gòu),從而有效地壓縮資料文件)。

      DeepMind 認(rèn)為,在當(dāng)前語(yǔ)言模型成果豐富的當(dāng)下,任何人都可以取得語(yǔ)言模型并將其用于壓縮中,而不需負(fù)擔(dān)額外的訓(xùn)練成本。

      同時(shí),研究也顯示,即使是“主要使用文字進(jìn)行訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型”,由于其上下文學(xué)習(xí)能力,因此也能夠很好地成為“通用壓縮器”。

      研究還發(fā)現(xiàn),若要將模型用于壓縮上,模型并非越大越好,過大的模型可能反而對(duì)壓縮能力產(chǎn)生負(fù)面影響,因?yàn)槟P偷膮?shù)本身也需要在輸出中被考慮進(jìn)去,當(dāng)有一個(gè)模型具有非常多的參數(shù),雖然能夠有效壓縮資料,但是龐大的參數(shù)本身也會(huì)成為負(fù)擔(dān),且自然語(yǔ)言處理常用到的分詞(Tokenization)方法(把一串文字切割成更小、更容易處理的步驟),在壓縮層面上不會(huì)提高壓縮效率,反而會(huì)增加模型的體積。

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