不整合に耐性のあるモデル駆動型可逆圧縮アルゴリズム

要約

LLMのような予測モデルを用いた圧縮は高性能ですが、エンコーダとデコーダ間の出力分布の不一致（非決定性）に弱いという課題があります。本研究では、構造化された任意の大きさの予測ミスマッチに対して堅牢な、次のトークン予測に基づく新しい圧縮アルゴリズムを提案し、その正当性と性能を実証しました。

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