Uno dei programmi più sfruttati da chiunque è senza alcun dubbio WinRar, il noto software è infatti molto utile per comprimere files di dimensioni importanti per ridurne il peso effettivo su disco, ovviamente con una resa variabile che anno dopo anno è sempre migliorata poco a poco.
Ovviamente come intuibile anche in questo campo l’intelligenza artificiale ci ha messo lo zampino, i ricercatori di DeepMind hanno capito a pieno come adoperare la potenza di un Large Language Model (LLM) per ottenere notevoli tassi di compressione, ciò ha portato alla creazione di Chinchilla70B, software che ha dimostrato come l’IA scendendo in campo possa superare i limiti della tecnologia standard.
Cosa ha ottenuto DeepMind
L’algoritmo elaborato da DeepMind è stato inizialmente addestrato usando come fonte dati degli elementi testuali, dopodiché però gli sono stati dati in pasto elementi grafici e musicali, il risultato restituito è stato impressionante, quest’ultimo ha infatti ridotto le dimensioni delle immagini ad appena il 43,4% di quelle di partenza e i file audio ad appena il 16,4% della loro dimensione originale.
Basti pensare che attualmente i normali standard si fermano a percentuali di compressione decisamente inferiori: PNG arriva al 58,5% mentre FLAC (per l’audio), comprime al 30,3% delle dimensioni iniziali.
L’unico inconveniente che è stato riscontrato al momento si presenta solo con file di dimensioni davvero grandi, in quel caso i ricercatori hanno notato come i modelli standard risultino ancora più efficienti rispetto a Chinchilla70B, per quanto riguarda i files piccoli invece il loro algoritmo vince senza nessun tipo di incertezza tutti i confronti.