Explore les techniques de compression des données sans perte, en mettant l'accent sur la représentation efficace des messages et les stratégies d'encodage.
Explore les techniques de compression des modèles dans les NLP, en discutant de la taille, de la quantification, de la factorisation du poids, de la distillation des connaissances et des mécanismes d'attention.
Introduit la compression des données, explorant comment la redondance dans les données peut être réduite pour obtenir des tailles de fichiers plus petites sans perdre d'information.
Explore les schémas de compression, la reconnaissance des textures, les patchs de plage, l'évolution et les variantes sur la persistance dans la topologie appliquée.
Explore la compression pratique des données à l'aide du codage Shannon Fano et les défis d'ingénierie liés à la compression de divers types de données.
