論文の概要: Language Modeling Is Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10668v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 14:50:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 14:04:31.537288
• Title: Language Modeling Is Compression
• Title（参考訳）: 言語モデリングは圧縮です
• Authors: Gr\'egoire Del\'etang, Anian Ruoss, Paul-Ambroise Duquenne, Elliot Catt, Tim Genewein, Christopher Mattern, Jordi Grau-Moya, Li Kevin Wenliang, Matthew Aitchison, Laurent Orseau, Marcus Hutter, Joel Veness
• Abstract要約: 我々は圧縮レンズを通して予測問題を見ることを提唱する。 大規模言語モデルは強力な汎用予測器であることを示す。 また, 予測圧縮等価性により, 任意の圧縮機を用いて条件付き生成モデルを構築することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.03540319706643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It has long been established that predictive models can be transformed into lossless compressors and vice versa. Incidentally, in recent years, the machine learning community has focused on training increasingly large and powerful self-supervised (language) models. Since these large language models exhibit impressive predictive capabilities, they are well-positioned to be strong compressors. In this work, we advocate for viewing the prediction problem through the lens of compression and evaluate the compression capabilities of large (foundation) models. We show that large language models are powerful general-purpose predictors and that the compression viewpoint provides novel insights into scaling laws, tokenization, and in-context learning. For example, Chinchilla 70B, while trained primarily on text, compresses ImageNet patches to 43.4% and LibriSpeech samples to 16.4% of their raw size, beating domain-specific compressors like PNG (58.5%) or FLAC (30.3%), respectively. Finally, we show that the prediction-compression equivalence allows us to use any compressor (like gzip) to build a conditional generative model.
• Abstract（参考訳）: 予測モデルが損失のない圧縮機に変換できることは、長い間確立されてきた。 ちなみに、機械学習コミュニティは近年、ますます大きくて強力な自己監督型(言語)モデルのトレーニングに注力している。 これらの大きな言語モデルは印象的な予測能力を示すため、強い圧縮機として配置されている。 本研究では,圧縮レンズを通して予測問題を見ることを提案し,大規模(基礎的)モデルの圧縮能力を評価する。 大規模言語モデルは強力な汎用予測器であり、圧縮視点は法則、トークン化、文脈内学習のスケーリングに関する新しい洞察を提供する。 例えば、chinchilla 70bは、主にテキストを訓練しながら、imagenetのパッチを43.4%、librispeechのサンプルを16.4%に圧縮し、それぞれpng (58.5%) やflac (30.3%) のようなドメイン固有の圧縮機を打ち負かす。 最後に, 予測圧縮等価性により, 任意の圧縮機(gzipなど)を用いて条件付き生成モデルを構築することができることを示した。

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