DeepMind大模型实现高效无损压缩图片和音频，突破传统压缩技术局限

数据压缩技术始终扮演着至关重要的角色。近期，DeepMind的研究团队突破性地展示了其“Chinchilla 70B”模型在图像和音频压缩领域的卓越表现，这一成果无疑为传统压缩技术带来了新的启示。

压缩技术的演变：从基础到创新

压缩技术的历史可以追溯到上世纪，最初以减少存储空间和传输带宽为目标。传统的压缩方法如JPEG和MP3，虽然取得了显著成效，但它们在处理复杂图像和音频时仍存在局限性。DeepMind的研究则将目光投向了更高级的压缩方式。

Chinchilla 70B：文字训练的通用压缩器

Chinchilla 70B，这个听起来有些神秘的模型，其实是一个大型语言模型。尽管其主要用于处理文字数据，但DeepMind的研究人员意外地发现，它同样具备强大的图像和音频压缩能力。这一发现打破了我们对语言模型应用范围的固有认知。

压缩能力的奥秘：预测与编码

DeepMind的研究揭示了模型压缩能力的奥秘。他们认为，模型的“预测”能力和“压缩”能力之间存在等价性。也就是说，当模型具备较强的预测能力时，它也就学会了一种编码方式，可以用来压缩文件。

模型大小与压缩效率：并非越大越好

语言模型的未来：压缩与

DeepMind的研究表明，任何人都可以轻松地将语言模型应用于压缩领域，而无需承担额外的训练成本。这一发现为语言模型的应用前景提供了新的可能性。

等价性揭示：预测与压缩的奇妙联系

令人惊喜的是，即便主要使用文字进行训练的基础模型，也因其卓越的上下文学习能力，能够胜任通用压缩器的角色。这一发现打破了传统认知，为压缩技术的应用提供了更多可能性，也让AI在数据处理领域展现出更广泛的应用前景。

只是，模型并非越大越好。过大的模型可能会对压缩能力产生负面影响。因为模型的参数本身也需要在输出中被考虑进去。DeepMind的研究指出，庞大的参数虽然能提高压缩效率，但也会成为负担。此外，自然语言处理中常用的分词方法在压缩层面上并不会提高效率，反而会增加模型的体积。

编码的艺术：模型学会的特征与模式

DeepMind的研究成果：压缩能力的惊人展示