論文の概要: Llamazip: Leveraging LLaMA for Lossless Text Compression and Training Dataset Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17589v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 19:51:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.265443
• Title: Llamazip: Leveraging LLaMA for Lossless Text Compression and Training Dataset Detection
• Title（参考訳）: Llamazip: ロスレステキスト圧縮とトレーニングデータセット検出にLLaMAを活用する
• Authors: Sören Dréano, Derek Molloy, Noel Murphy,
• Abstract要約: この研究は、LLaMA3言語モデルの予測能力に基づいた新しいテキスト圧縮アルゴリズムであるLlamazipを紹介する。 Llamazipは、モデルを予測できないトークンのみを格納し、データの整合性を損なうことなく、ストレージ効率を最適化することで、大幅なデータ削減を実現する。 圧縮以外にも、Llamazip氏は、ドキュメントが言語モデルのトレーニングデータセットの一部であるかどうかを識別する可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17478203318226312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work introduces Llamazip, a novel lossless text compression algorithm based on the predictive capabilities of the LLaMA3 language model. Llamazip achieves significant data reduction by only storing tokens that the model fails to predict, optimizing storage efficiency without compromising data integrity. Key factors affecting its performance, including quantization and context window size, are analyzed, revealing their impact on compression ratios and computational requirements. Beyond compression, Llamazip demonstrates the potential to identify whether a document was part of the training dataset of a language model. This capability addresses critical concerns about data provenance, intellectual property, and transparency in language model training.
• Abstract（参考訳）: この研究は、LLaMA3言語モデルの予測能力に基づいた、新しいロスレステキスト圧縮アルゴリズムであるLlamazipを紹介する。 Llamazipは、モデルを予測できないトークンのみを格納し、データの整合性を損なうことなく、ストレージ効率を最適化することで、大幅なデータ削減を実現する。 量子化やコンテキストウィンドウサイズなど,その性能に影響を及ぼす主な要因を解析し,圧縮率と計算要求に与える影響を明らかにした。 圧縮以外にも、Llamazip氏は、ドキュメントが言語モデルのトレーニングデータセットの一部であるかどうかを識別する可能性を示している。 この機能は、言語モデルのトレーニングにおいて、データの出所、知的財産権、透明性に関する重要な懸念に対処する。

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