Investigadores de China y Canadá han presentado un nuevo concepto de compresión de datos basado en inteligencia artificial llamado LMCompress.
Los usuarios almacenan grandes cantidades de datos en sus propios soportes electrónicos y los comparten con frecuencia. Esto crea la necesidad de mejores aplicaciones que puedan comprimir grandes cantidades de información sin pérdidas para acelerar su transferencia.
Como explica el autor principal del estudio, Ming Li, el concepto es que la compresión de datos se basa en entenderlos. Si una persona es buena en algo, por ejemplo, puede resumirlo.
Como parte del estudio, Ming Li y sus colegas intentaron demostrar que cuanto mejores son los grandes modelos lingüísticos basado en la IA aprenden los datos, mejor pueden combinarlos y comprimirlos. El primero en proponer esta idea fue el matemático Claude Shannon en 1948
Shannon sugirió que si los datos a transmitir se entendían correctamente, podían comprimirse y reducir así el tiempo de comunicación. Esta idea se discutió durante mucho tiempo hasta que surgieron los grandes modelos lingüísticos basado en la IA.
Ming Li subraya, que si un gran modelo lingüístico es capaz de comprender bien los datos puede predecir lo que debe seguir. Esto permite una compresión de datos mucho mejor sin pérdida de información ni de la calidad de esa información. La idea clave es que la IA puede generar los datos que el usuario planea transmitir, lo que elimina la necesidad de transmitir nada en absoluto. Tras probar este método, los investigadores se convencieron de que la IA era capaz de al menos duplicar el rendimiento de Compresión de distintos tipos de datos, como archivos de texto, vídeo y audio.
«LMCompress — es un algoritmo de compresión que utiliza grandes modelos (gran modelo lingüístico para textos, gran modelo para imágenes, vídeos, etc.). Comprime los textos más del doble que los algoritmos clásicos, las imágenes y el audio el doble, y el vídeo algo menos del doble. Por tanto, se puede trabajar el doble de rápido al transferir datos», — subraya Ming Li.
El algoritmo LMCompress podría mejorarse pronto e introducirse en aplicaciones del mundo real. Como subraya Ming Li, su investigación allana el camino hacia una nueva era de compresión de datos mediante grandes modelos lingüísticos basados en IA. En su opinión, este método se utilizará en el futuro en todos los gadgets sin excepción y sustituirá a las aplicaciones clásicas.
Los resultados del estudio se publican en la revista Nature Machine Intelligence
Fuente: TechXplore
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