FineZip : Pushing the Limits of Large Language Models for Practical Lossless Text Compression

📄 arXiv: 2409.17141v1 📥 PDF

作者: Fazal Mittu, Yihuan Bu, Akshat Gupta, Ashok Devireddy, Alp Eren Ozdarendeli, Anant Singh, Gopala Anumanchipalli

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-09-25

💡 一句话要点

FineZip：利用LLM进行高效无损文本压缩，显著提升压缩速度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无损文本压缩 大型语言模型 在线记忆 动态上下文 算术编码

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的文本压缩方法压缩率高，但压缩速度极慢，难以实际应用。
  2. FineZip结合在线记忆和动态上下文，减少LLM压缩过程中的冗余计算，从而加速压缩。
  3. 实验表明，FineZip在压缩率上优于传统方法，且压缩速度比现有LLM方法快54倍。

📝 摘要（中文）

尽管语言建模目标与压缩密切相关，但现代LLM并未应用于实际文本压缩系统。本文深入分析了基于神经网络和Transformer的压缩技术，旨在回答这个问题。通过对比传统文本压缩系统与基于神经网络和LLM的文本压缩方法，发现LLM方法虽然压缩率显著优于传统方法，但效率极低。例如，LLMZip使用Llama3-8B压缩10MB文本需要9.5天。为此，本文提出FineZip，一种基于LLM的新型文本压缩系统，结合在线记忆和动态上下文的思想，大幅缩短压缩时间。FineZip压缩相同语料库仅需约4小时，比LLMZip快54倍，且性能相当。FineZip的压缩率比传统算法压缩方法提高约50%。这项工作是利用LLM实现无损文本压缩的初步尝试。虽然FineZip是重要一步，但LLM仍不是大规模文本压缩的可行方案。希望这项工作能为未来的研究和创新铺平道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在无损文本压缩中速度过慢的问题。现有基于LLM的压缩方法，如LLMZip，虽然能实现很高的压缩率，但由于需要对每个token进行复杂的计算，压缩速度非常慢，无法满足实际应用的需求。

核心思路：FineZip的核心思路是利用在线记忆和动态上下文来减少LLM压缩过程中的计算量。通过记忆已经处理过的文本信息，并根据当前文本的上下文动态调整压缩策略，从而避免重复计算，提高压缩速度。

技术框架：FineZip的整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM编码器：使用预训练的LLM（如Llama3）作为编码器，预测下一个token的概率分布。2) 在线记忆模块：维护一个动态更新的记忆库，存储已经编码过的文本信息。3) 动态上下文模块：根据当前文本的上下文信息，从记忆库中检索相关信息，并将其融入到LLM的编码过程中。4) 算术编码器：使用算术编码器将LLM预测的概率分布转换为压缩后的比特流。

关键创新：FineZip的关键创新在于结合了在线记忆和动态上下文，从而显著提高了LLM压缩的速度。与传统的LLM压缩方法相比，FineZip不需要对每个token都进行完整的LLM计算，而是可以利用记忆库中的信息来加速编码过程。

关键设计：FineZip的关键设计包括：1) 记忆库的更新策略：如何有效地更新记忆库，以保证记忆库中的信息能够反映当前文本的上下文信息。2) 上下文检索策略：如何从记忆库中检索与当前文本最相关的信息。3) LLM的微调策略：如何针对文本压缩任务对LLM进行微调，以提高LLM的预测精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FineZip在压缩速度上取得了显著的提升。实验结果表明，FineZip压缩10MB文本仅需约4小时，相比LLMZip的9.5天，速度提升了54倍。同时，FineZip的压缩率也优于传统的算法压缩方法，提高了约50%。这些结果表明，FineZip是LLM在无损文本压缩领域的一个重要突破。

🎯 应用场景

FineZip在数据存储、网络传输等领域具有广泛的应用前景。它可以用于压缩各种类型的文本数据，如文档、代码、日志等，从而节省存储空间和带宽。此外，FineZip还可以应用于数据备份和恢复，以及数据安全等领域，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

While the language modeling objective has been shown to be deeply connected with compression, it is surprising that modern LLMs are not employed in practical text compression systems. In this paper, we provide an in-depth analysis of neural network and transformer-based compression techniques to answer this question. We compare traditional text compression systems with neural network and LLM-based text compression methods. Although LLM-based systems significantly outperform conventional compression methods, they are highly impractical. Specifically, LLMZip, a recent text compression system using Llama3-8B requires 9.5 days to compress just 10 MB of text, although with huge improvements in compression ratios. To overcome this, we present FineZip - a novel LLM-based text compression system that combines ideas of online memorization and dynamic context to reduce the compression time immensely. FineZip can compress the above corpus in approximately 4 hours compared to 9.5 days, a 54 times improvement over LLMZip and comparable performance. FineZip outperforms traditional algorithmic compression methods with a large margin, improving compression ratios by approximately 50\%. With this work, we take the first step towards making lossless text compression with LLMs a reality. While FineZip presents a significant step in that direction, LLMs are still not a viable solution for large-scale text compression. We hope our work paves the way for future research and innovation to solve this problem.