[论文解读] LLMZip: Lossless Text Compression using Large Language Models
该论文提出 LLMZip，一种无损文本压缩方法，利用 LLaMA-7B 语言模型作为预测压缩器，通过其下一个词元的概率估计指导算术编码。该方法在 text8 数据集上实现了 0.709 比特/字符的记录性最低渐近熵上界，并达到 0.7101 比特/字符的压缩比，优于当前最先进的工具如 BSC、ZPAQ 和 paq8h。
We provide new estimates of an asymptotic upper bound on the entropy of English using the large language model LLaMA-7B as a predictor for the next token given a window of past tokens. This estimate is significantly smaller than currently available estimates in \cite{cover1978convergent}, \cite{lutati2023focus}. A natural byproduct is an algorithm for lossless compression of English text which combines the prediction from the large language model with a lossless compression scheme. Preliminary results from limited experiments suggest that our scheme outperforms state-of-the-art text compression schemes such as BSC, ZPAQ, and paq8h.
研究动机与目标
- 利用 LLaMA-7B 作为预测模型，估计英语文本的渐近熵上界。
- 开发一种结合 LLaMA-7B 下一个词元预测与算术编码的无损压缩方案。
- 将基于 LLaMA-7B 的压缩系统与当前最先进的压缩器（如 BSC、ZPAQ 和 paq8h）进行压缩性能对比评估。
- 证明大型语言模型可通过降低熵估计值并实现更优压缩比，显著提升无损文本压缩性能。
提出的方法
- 使用 LLaMA-7B 模型作为上下文感知预测器，基于过去词元的滑动窗口估计下一个词元的概率分布。
- 对于每个词元，模型生成候选词元及其概率的排序列表，并记录实际下一个词元的排名。
- 然后使用算术编码对排名信息进行编码，基于其预测概率高效压缩排名序列。
- 压缩比计算为总使用比特数除以原始文本中的字符数。
- 熵上界通过测试集上预测分布的平均交叉熵进行估计。
- 该方法在两个数据集上进行评估：text8 数据集的一个 1MB 片段和来自 Project Gutenberg 书籍的一个 100KB 摘要。
实验结果
研究问题
- RQ1当使用 LLaMA-7B 语言模型进行预测时，英语文本的渐近熵上界是多少？
- RQ2大型语言模型能否有效超越现有最先进方法，显著提升无损文本压缩性能？
- RQ3基于 LLM 的压缩器在标准基准测试中，其压缩比与传统压缩器（如 BSC、ZPAQ 和 paq8h）相比如何？
- RQ4随着上下文窗口大小（记忆 M）的增加，LLMZip 的压缩性能是否提升？
- RQ5在不同文本来源（如 text8 数据集和已出版的书籍）中，熵估计值和压缩比如何变化？
主要发现
- 基于 LLaMA-7B 的压缩器在 text8 数据集的一个 1MB 片段上实现了 0.7101 比特/字符的压缩比，显著优于 BSC、ZPAQ 和 paq8h。
- 利用 LLaMA-7B 估计的英语文本渐近熵上界为 0.709 比特/字符，低于文献中先前的估计值。
- 在来自 Project Gutenberg 书籍的一个 100KB 摘要上，压缩比为 0.8426 比特/字符，熵上界为 0.8417 比特/字符。
- 随着上下文窗口大小（M）的增加，压缩比持续提升，M=511 时性能最佳。
- 基于 LLaMA-7B 的系统实现了 0.7101 bpc 的压缩比，非常接近估计的熵上界 0.7093 bpc，表明其接近最优压缩效率。
- LLaMA 基压缩器的性能显著优于 zlib 算法，后者在相同文本上仅实现 2.80 bpc，凸显了使用 LLM 进行预测的优势。
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