《镜子大全》《朝华午拾》

预测下一词的自回归大模型GPT早已风靡全球。压缩即智能的说法已经广为人知，但关于其无损压缩的能力貌似一直有争议。GPT压缩到底是无损还是有损呢？ 这是一个非常值得打破沙锅问到底的问题，它正好切入了LLM压缩最核心、也最巧妙的部分。我们来把这个过程彻底拆解一下，让它变得清晰易懂。 一个直观的比喻：在无限的图书 ...

1. 为什么中心节点看起来最“省比特” 在语义压缩框架里，发送端和接收端都共享一个超大的知识库（也就是大语言模型GPT本身）。只要两边都装好了这台“超级预言机”，你就只需要传那些 模型无法直接预测 的信息——往往是微小的差异。 模型分发成本 ：把模型先安置到两端，是一次性“沉没成本”。 消息传输 ...

立委按：这两天跟大模型压缩理论干上了，发现，这里面目前在市面上仍然充满了迷思和误解。要命的是，压缩问题是大模型革命的首要问题，反映了大模型背后的奥秘和上帝之光。感觉到了正本清源的时候。 我以为，当代生成式AI及其大模型的大爆发，其中有两个相互关联的核心问题，最值得花时间搞明白，否则就好比允许自己生活 ...

Demystifying the misconception of Lossless Compression as Intelligence DebatesonLLMcompressiontheoryrevealpersistentmisconceptions.Crucially,compressionliesattheheartoftheLLMrevolution—illum ...

GPT训练中的压缩，与拿GPT当压缩器工具不是一回事，二者有很大的关联，但不是同一个层面的问题。GPT是无损还是有损压缩的混淆与争论，就是搞错了这个层面和视角。 理论基础 (Solomonoff-Kolmogorov-Chaitin / Kolmogorov Complexity)： 任何数据的“最本质”信息量是其 柯氏复杂性 (KC) —— 计算理论中定 ...

可以用GPT无损压缩的算术编码作为例示 一、最终区间的本质：概率宇宙中的精确坐标 想象一个包含所有可能文本序列的宇宙（概率空间）： 词汇表 概率分布 初始上下文 P(猫)=0.5, P(狗)=0.3, P(鱼)=0.2 编码/压缩过程 ： 编码猫： →独占宇宙坐标[0,0.14) 区间 ...

香农极限（Shannon Limit）是信息论中最深刻、最优雅的概念之一，由“信息论之父”克劳德·香农（Claude Shannon）在1948年奠基性论文《通信的数学理论》中提出。它不仅定义了通信的终极边界，更揭示了信息、噪声与可靠性的本质关系。以下从四个维度解析其内涵： 一、核心思想：信息传输的“光速壁垒” 香农极限 ...

GPT+算术编码是对数据的无损压缩。什么是算术编码？它是怎么工作的？ 算术编码：GPT压缩的“比特转换器” 算术编码 (Arithmetic Coding) 是经典的无损压缩算法。GPT作为“世界模型”为这个算法提供了前所未有的、超精准的语言数据的“概率地图”。 核心作用：把概率分布变成最短的比特流 GPT内部的输出是 ...

GPT生成还原的不是训练数据的原文，为什么说“GPT压缩是无损压缩”？ 常听到这句话，但其实这句话有歧义，不准确。GPT赋能无损压缩到对象不是训练数据，对于训练数据它的压缩毫无疑问是有损的，否则就不会有幻觉现象的存在。说GPT压缩是无损压缩的，指的是利用GPT这个庞大的知识库，用无损算法（算术编码算法）来压缩（编码 ...

压缩率不够高不是更容易还原原文吗？从无损还原角度，我们其实不想模型压缩率“过高”。 这个问题非常犀利，直接点中了无损压缩理论中一个反直觉的关键点，质疑的是压缩效率与还原可靠性的关系——这恰恰是信息论最精妙的部分。 你可能正在脑补这样的场景：如果压缩率太高，就像把文件压得过于紧实，解压时反而容易出错。 ...