Modelos AI batem compressão PNG e FLAC

Os modelos AI parecem ter outra capacidade inesperada, a de comprimirem dados sem perda de informação de forma mais eficiente que os formatos PNG e FLAC.

Recentemente vimos a enorme complexidade por trás dos modelos LLM. Mas há um estudo que revela que os modelos LLM (Large Language Models) podem também oferecer resultados surpreendentes a nível da compressão de dados lossless.

Investigadores dizem que o modelo Chinchilla 70B da DeepMind conseguiu reduzir o tamanho de imagens da base de dados ImageNet para 43.4% do seu tamanho original, superando o formato PNG que só consegue atingir 58.5%. Para o áudio, foram usadas amostras da colecção LibriSpeech, tendo conseguido reduzi-las para apenas 16.4% do tamanho original, superando o formato FLAC que se ficou pelos 30.3%. Uma vez mais, importa referir que não estamos a falar de compressão JPEG ou MP3 com perda de dados, mas sim de compressão lossless que permite reconstruir os ficheiros originais na íntegra, sem qualquer alteração.

Embora o estudo ainda não tenha sido replicado e validado por outros investigadores, é algo que certamente irá ser feito nos próximos tempos.

De certa forma, há quem explique esta capacidade de forma idêntica à que a própria inteligência humana tem de conseguir absorver incríveis quantidades "ilimitadas" de informação e de a armazenar num espaço finito e sendo capaz de a recuperar de forma bastante fiável. Se se vier a demonstrar que isto também se aplica aos modelos LLM, talvez no futuro se torne comum que substituam os alguns dos formatos de compressão usados actualmente.