Synergien zwischen Byte Pair Encoding, Lempel-Ziv-Codierung und perzeptueller Kompression

Dezember 9, 2022 | Datenkompression

Byte Pair Encoding (BPE) und Lempel-Ziv-Codierung (LZ) sind beide anspruchsvolle Techniken zur Datenkompression, die unterschiedliche Ansätze verfolgen.

Byte Pair Encoding (BPE)

BPE ist eine Methode zur Textkompression, bei der häufig vorkommende Zeichenfolgen durch kürzere Symbole ersetzt werden. Ursprünglich von Philip Gage im Jahr 1994 beschrieben, findet BPE heute vielfältige Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), darunter Google's SentencePiece und OpenAI's GPT-3. Diese Methode ist iterativ und wiederholt sich, bis keine weiteren Ersetzungen möglich sind.

Lempel-Ziv-Codierung (LZ)

LZ ist eine Familie von verlustfreien Datenkompressionsalgorithmen, die auf dem Prinzip der Wiederholung von Daten basieren. Sie suchen nach wiederholenden Mustern und ersetzen diese durch kürzere Codes. LZ-Codierung ist besonders effektiv bei der Kompression von Text, da sie häufige Wörter und Phrasen durch kürzere Codes ersetzt.

Vergleich

Während BPE auf Byte-Paaren basiert und jedes Mal, wenn ein Byte-Paar häufig vorkommt, durch ein neues Byte ersetzt wird, verwendet LZ eine allgemeinere Methode zur Wiederholungserkennung und -ersetzung, die auf beliebigen Mustern basiert, nicht nur auf Byte-Paaren. BPE ist einfacher zu implementieren und kann direkt auf untokenisierten Text angewendet werden, während LZ-Codierung in der Regel eine Vorverarbeitung der Daten erfordert, um effektiv zu sein.

Insgesamt bieten sowohl BPE als auch LZ-Codierung effektive Methoden zur Datenkompression. Während BPE eine direktere Methode ist, die auf Byte-Paaren basiert, bietet LZ eine flexiblere Methode, die auf der Wiederholung von Mustern basiert.

Perzeptuelle Kompression ist mehr als nur Datenreduktion

Perzeptuelle Kompression konzentriert sich darauf, Daten so zu verändern, dass sie weniger Speicherplatz einnehmen, ohne dabei die subjektive Wahrnehmung der Datenqualität zu stark zu beeinträchtigen. Diese Methode wird oft in der Bild- und Audio-Kompression eingesetzt, wo nicht jede Information gleich wichtig ist. Durch die gezielte Entfernung unwichtiger Details können große Datenmengen effektiv komprimiert werden, ohne die wahrgenommene Qualität stark zu beeinträchtigen.

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