Уже давно есть и jpeg и mp3 и т.д.

Потеря данных при сжатии — как использовать, текущие LLM перемалывают адское количество данных в малое, при том что пока результат плохой... Даже в deepseek 700GB не запихнули известных 100GB сжатой википедии 1:1 чтобы отвечал не наврав.

Огромный коэффициент сжатия у LLM хотя и с потерями, но без особых проблем для среднего человека.

Сжатие смысловых векторов пока не придумано и википедию в LLM не погрузили без ошибок, хотя размеры данных раз в 7 больше имеются. ИИ не может так врать, ну а LLM запросто — нет никакого интеллекта в алгоритмах.

Даже теле-ящик перевели в цифру и сжали в 100:1 и работает скорее качественнее ибо цифра. Примерно так и LLM работают.
LLM как то неадекватно сжимают, т.е. там алгоритмы зачаточного уровня. Не могут даже википедию английскую (полная но без картинок менее 100ГБ) даже без багов запихнуть в DeepSeek который под 700ГБ и уж точно вместил все википедии без потерь. Но он "сжатый" и по "смыслу". "Сжатие" переместилось в смысловые термины, в которых якобы ИИ, а на деле вообще не обладающие никаким интеллектом LLM переводят одно в другое — из языков/картинок/видео в любой другой язык/модифицированные картинки/другое видео. Но это языковые модели-переводчики и отлично справляются почти везде, но интеллектом у переводчика не пахнет.

Вообщем клевое сжатие с потерями + естественно очень быстрый поиск среди такого (векторное по смыслу) это будет Go0gle 2.0 Неизвестно кто победит, но все борются и уже сотни миллиардов (необеспеченных фантиков в будущем) поставлены на кон.

Уже давно есть и jpeg и mp3 и т.д.

Потеря данных при сжатии — как использовать, текущие LLM перемалывают адское количество данных в малое, при том что пока результат плохой... Даже в deepseek 700GB не запихнули известных 100GB сжатой википедии 1:1 чтобы отвечал не наврав.

Огромный коэффициент сжатия у LLM хотя и с потерями, но без особых проблем для среднего человека.

Сжатие смысловых векторов пока не придумано и википедию в LLM не погрузили без ошибок, хотя размеры данных раз в 7 больше имеются. ИИ не может так врать, ну а LLM запросто — нет никакого интеллекта в алгоритмах.

Даже теле-ящик перевели в цифру и сжали в 100:1 и работает скорее качественнее ибо цифра. Примерно так и LLM работают.
LLM как то неадекватно сжимают, т.е. там алгоритмы зачаточного уровня. Не могут даже википедию английскую (полная но без картинок менее 100ГБ) даже без багов запихнуть в DeepSeek который под 700ГБ и уж точно вместил все википедии без потерь. Но он "сжатый" и по "смыслу". "Сжатие" переместилось в смысловые термины, в которых якобы ИИ, а на деле вообще не обладающие никаким интеллектом LLM переводят одно в другое — из языков/картинок/видео в любой другой язык/модифицированные картинки/другое видео. Но это языковые модели-переводчики и отлично справляются почти везде, но интеллектом у переводчика не пахнет.

Вообщем клевое сжатие с потерями + естественно очень быстрый поиск среди такого (векторное по смыслу) это будет Go0gle 2.0 Неизвестно кто победит, но все борются и уже сотни миллиардов (необеспеченных фантиков в будущем) поставлены на кон. Вся борьба антинаучна — запихивание экзабайт в автомат который лишь может предсказывать с какой-то вероятностью следующее слово, это ни разу не интеллект.
Запихнуть все википедии + все книги без особых потерь было бы интересней, на сколько весят все знания человечества в сжатом виде и что никакой человек не увидит потерь...