圧縮とLLMに共通する本質は「データの予測」

「データの圧縮」と「大規模言語モデル(LLM)」は一見すると全く異なる分野ですが、根幹では「データの予測」という同じ課題を解決しようとしています。いずれも「データの冗長性を削減」「より効率的な表現」を目指すものであり、ひいては情報理論におけるエントロピーという数学的枠組みで結びついています。ngrokのデベロッパー・エデュケーターであるアニー・セクストン氏は「圧縮は予測」と題したブログを公開し、圧縮とLLMに共通する本質について語っています。

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