Nutzungsbasierte Abrechnung - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Jeden Tag erzeugen LLMs riesige Mengen an Daten, daher ist es wichtig, diese gut zu speichern und zu versenden. Die verlustfreie Komprimierung ist die beste Wahl, um die Dateigröße ohne Datenverlust zu reduzieren. Hier erfahren Sie, warum es wichtig ist und wie es funktioniert:
Verlustfreie Komprimierung spart nicht nur Platz, sondern ist auch eine intelligente Möglichkeit, mit immer mehr KI-Daten umzugehen.
Verlustfreie Komprimierung ist eine coole Möglichkeit, KI-erstellte Texte gut zu speichern, ohne dass Daten verloren gehen. Es erkennt Muster in den Daten und nutzt sie, um die Dateigröße zu reduzieren. Bei KI-erstelltem Text funktioniert diese Methode etwas anders als andere Möglichkeiten, Dateien zu verkleinern. Schauen wir uns an, wie es die Daten richtig hält und dies gut macht.
Der große Teil der verlustfreien Komprimierung besteht darin, dass sie die Daten kleiner macht, aber alle Informationen behält. Es sieht sich wiederholende Dinge – wie Muster –, die häufig auftauchen, und schreibt sie dann in kurzer Zeit auf. Wenn „the“ beispielsweise häufig in einem Text vorkommt, kann es in einen winzigen Code eingefügt werden, der weniger Platz einnimmt. Wenn wir es wieder groß machen, kommt der Text genauso zurück.
Methoden wie Huffman-Codierung und arithmetische Codierung sorgen dafür, dass dies funktioniert. Bei der Huffman-Codierung werden Dinge, die häufig vorkommen, mit kurzen Codes versehen, während die arithmetische Codierung sogar noch besser abschneidet, indem sie sich an die beste kleine Größe für die Daten annähert. Neue Wege gehen sogar noch weiter, indem sie lernen und sich verändern, während sie sehen, wie LLMs Daten erstellen und diese besser komprimieren können.
Zufälligkeit oder wie unsicher Daten sein können, spielt eine große Rolle dabei, wie stark Sie sie komprimieren können. Weniger zufällige Daten weisen klarere Muster auf, sodass es einfacher ist, sie zu verkleinern. KI neigt dazu, Daten zu erstellen, die leicht zu erraten sind, sodass sie sich gut für die Komprimierung eignen.
Die Art und Weise, wie wir den Text in Teile zerlegen – etwa in Buchstaben, Bytegruppen oder ganze Wörter – hat Einfluss darauf, wie klein wir ihn machen können. Eine Codierung, die davon abhängt, wie oft Dinge passieren, gibt kurze Codes für häufig vorkommende Bits und längere für seltene Bits. Da KI Text erstellt, indem sie diese Bits gut errät, passt sie gut zu Möglichkeiten zur Datenkomprimierung. Durch Vorhersagen auf der Grundlage früherer Bits werden diese Vermutungen besser, wodurch wir die Daten kleiner machen können. Darauf baut Smart Predicting auf, wodurch die Komprimierung noch besser wird.
Daten klein zu machen und sie richtig einzuschätzen, gehört zusammen: Je intelligenter ein Modell die Daten kennt, desto besser kann es sie verkleinern. Ein großartiges Beispiel ist LMCompress, eine Methode, die im Mai 2025 von großen Köpfen aus Orten wie dem Central China Institute of Artificial Intelligence und der University of Waterloo entwickelt wurde. LMCompress hat die Dinge viel kleiner gemacht und verdoppelt die Größe, mit der wir Texte, Bilder, Videos und Töne im Vergleich zu alten Methoden erstellen können.
Beispielsweise erstellte LMCompress etwa ein Drittel dessen, was zpaq leisten konnte. Außerdem erreichten Bildbits von ImageNet 43,4 % ihrer ursprünglichen Größe und Sounds von LibriSpeech nur 16,4 % – und schnitten damit besser ab als andere Methoden wie PNG (58,5 %) und FLAC (30,3 %). Dieses hohe Maß an Verkleinerung ist auf die intelligente arithmetische Codierung zurückzuführen, die das nutzt, was LLMs während der Ausbildung lernen.
Ming Li, ein wichtiger Teilnehmer der LMCompress-Studie, sprach darüber, wie Lernen und Komprimieren zusammenhängen:
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„In diesem Artikel haben wir bewiesen, dass Komprimierung das beste Lernen/Verstehen bedeutet.“
Andere Tools wie DeepSeekZip und LlamaZip schneiden ebenfalls gut ab und übertreffen Zlib um mehr als 10 % bessere Squish-Raten. Auf großen Websites wie prompts.ai, die sich um viele von LLM erstellte Dinge kümmern, reduzieren diese neuen Schritte den Speicherplatzverbrauch und beschleunigen das Verschieben von Daten. Das Wichtigste, was Sie wissen sollten? Ratemodelle und verlustfreies Squish sind zwei Teile einer Sache, und die Verwendung beider Modelle verändert die Art und Weise, wie wir Informationen speichern und verwenden.
Diese großen Schritte sparen nicht nur Platz, sondern lassen sich auch gut mit KI-Setups kombinieren, sodass die Arbeit reibungsloser abläuft und weniger kostet.
Die Reduzierung der LLM-Ausgaben (große Sprachmodelle) ist schwierig, aber neue technische Methoden helfen sehr. Diese Methoden schrumpfen die Dinge nicht nur auf die alte Art und Weise; Sie nutzen KI, um die Daten zu erraten, und verändern so die Art und Weise, wie wir Daten in heutigen KI-Setups speichern und kontrollieren.
LMCompress ist eine erstklassige verlustfreie Schrumpfmethode, die speziell für KI-erstellte Inhalte entwickelt wurde. Es erfolgt in drei Schritten: Zerkleinern, Raten und mathematisches Kodieren. Es ist wirklich gut darin, verschiedene Datentypen wie Wörter, Bilder, Ton und Video zu verkleinern. Durch die Umwandlung dieser Art von Daten in Bits, die LLMs verarbeiten können, sorgt LMCompress für eine deutlich platzsparendere Nutzung. Sein Aufbau basiert auf Ideen wie Solomonoffs Raten, wodurch er besser raten und verschieben kann.
For example, LMCompress got a shrink size of 6.32 on the CLIC2019 picture set, which was way better than JPEG-XL's 2.93. In making sound files smaller, it cut data size by 25%–94%, topping FLAC in stuff like LibriSpeech and LJSpeech. With words, LMCompress nearly made the shrink sizes three times better than older tools like zlib, bzip2, and brotli, giving a bump of 8.5% on MeDAL and 38.4% on Pile of Law compared to the raw Llama3-8B outputs. Even in making videos smaller, it showed more than 20% better results for still scenes and at least 50% better for moving scenes against old ways like FFV1, H.264, and H.265.
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„LMCompress läutet eine neue Ära der Datenkomprimierung ein, die auf tiefem Verständnis basiert. Seine von der Solomonoff-Induktion inspirierte Architektur übertrifft nicht nur frühere Benchmarks, sondern definiert die Komprimierung neu als einen intelligenten Prozess, der auf Vorhersage und Anpassung basiert.“ - Aniruddha Shrikhande
LMCompress ist eine große Hilfe für Orte wie prompts.ai, die viele von KI erstellte Inhalte verarbeiten.
Eine neue, coole Methode nutzt die Art und Weise, wie Sprachmodelle das nächste Wort oder Token erraten. Dieser als Next-Token-Prediction-Komprimierung bezeichnete Trick nutzt diese Schätzung, um Daten auf kleinem Raum unterzubringen. Es nutzt wirklich die Idee des Big Language Model (LLM), um Daten so weit zu packen, wie es die Shannon-Theorie vorgibt.
Wie gut das funktioniert, hängt stark davon ab, wie gut das Sprachmodell ist. Ein Topmodell bedeutet, dass Sie Daten besser verpacken können. Darüber hinaus passt es perfekt zu aktuellen LLM-Systemen und erleichtert die Verwendung für bessere Textdatenjobs in großen Unternehmen.
Für noch bessere kleine Größen werden durch die doppelte Komprimierung zwei Methoden kombiniert, um Daten besser zu speichern und zu senden. Dies beginnt mit der Verkleinerung von Modellen durch Dinge wie Quantisierung und verwendet dann eine verlustfreie Komprimierung der Ergebnisse.
In einem Fall haben sie die Größe eines Textwerkzeugs von 109 Millionen Teilen (438 MB) auf 52,8 Millionen Teile (211 MB) erhöht. Mithilfe der 4-Bit-Quantisierung wurde die Größe dann auf 62,7 MB reduziert. Im nächsten Schritt werden die Ausgaben des Modells und andere Daten gepackt, wodurch ein System entsteht, das Daten besser packt als eine Methode allein.
Diese zweistufige Methode eignet sich hervorragend für große Arbeitsanwendungen, da sie Platz spart, Daten kostengünstiger sendet und die Ausführung weniger kostet. Damit die Doppelkomprimierung jedoch gut funktioniert, ist sorgfältige Arbeit erforderlich, insbesondere im Hinblick darauf, wie sich die Quantisierung auf das Aussehen der Zahlen der Modellausgaben auswirkt. Wenn dies gut gemacht wird, können Sie je nach Bedarf des Unternehmens zwischen Platzersparnis, Beschleunigung von Prozessen oder geringerem Datenverbrauch wählen.
Denken Sie bei der Auswahl der besten Komprimierungsmethode für Ihre LLM-Ausgaben darüber nach, wie jede einzelne Methode im realen Einsatz funktioniert. Jede Methode hat ihre Vorzüge und Nachteile, insbesondere wenn sie in großen Geschäftsfällen eingesetzt wird.
Um Komprimierungsmethoden zu testen, schauen wir uns einige wichtige Punkte an:
Die Art des gewählten Algorithmus kann die Funktionsweise von Apps in großen Unternehmen wirklich verändern. Beispielsweise kommt es bei Methoden wie LZ4 und Snappy vor allem auf die Geschwindigkeit an, sodass sie sich hervorragend für Arbeiten vor Ort eignen, auch wenn sie die Komprimierungsfähigkeit einschränken. Andererseits bieten Optionen wie Zstd oder GZIP mit dynamischen Huffman-Tabellen eine bessere Komprimierung, um Daten dort zu speichern, wo die Geschwindigkeit keine große Rolle spielt. Dr. Calliope-Louisa Sotiropoulou von CAST sagt:
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„Die Auswahl des richtigen Algorithmus erfordert Studium und Erfahrung, da sie auf dem Datensatz, dem Datentyp, der durchschnittlichen und maximalen Dateigröße und der richtigen Algorithmuskonfiguration basieren muss.“
Dadurch lässt sich leicht erkennen, wie die besten Algorithmen abschneiden.
Hier stellen wir die wichtigsten Algorithmen und ihre Funktionsweise vor:
Dieser Blick auf die Dinge zeigt die Kompromisse zwischen der Funktionsweise, der einfachen Hinzufügung und dem Verwendungszweck und hilft Unternehmen dabei, kluge Entscheidungen zu treffen.
LMCompress schneidet gut ab, wenn man bedenkt, wie dicht es Daten packen kann, und erreicht bei CLIC2019 einen Wert von 6,32, während JPEG-XL nur 2,93 erreicht. Es kann die Arbeit alter Methoden zum Packen von Daten für alle Arten von Daten verdoppeln oder sogar vervierfachen, muss aber mit LLMs funktionieren.
Die Komprimierung der Next-Token-Vorhersage erfolgt für Daten von LLMs, wobei die Packraten mehr als 20-mal besser sind als die von Gzip, die dreimal besser sind. Dies macht es zu einer Top-Wahl für Orte wie prompts.ai, wo es sehr wichtig ist, die Token-Kosten zu senken.
Zstandard findet einen Mittelweg, indem es drei- bis fünfmal schneller als zlib ist und die Daten trotzdem genauso dicht packt. Es verdoppelt die Auspackgeschwindigkeit fast und ist nicht schwer hinzuzufügen, was es zu einer guten Wahl für Unternehmen macht, die eine einfache Lösung wünschen.
Die Wahl der richtigen Methode zum Packen von Daten kann die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens wirklich verändern. CAST sagt beispielsweise, dass durch intelligentes Packen im Lager der Stromverbrauch um bis zu 40 % gesenkt werden kann. Außerdem stellt Google fest, dass das Brotli-Packen 20 % weniger Daten verbraucht und so Strom beim Verschieben von Daten spart. Dies zeigt die große Rolle, die eine dichte Packung dabei spielt, dass LLM besser funktioniert.
Die Integration von Komprimierungstechnologie in KI-Tools ist mehr als nur ein Upgrade – sie verbessert den Arbeitsablauf und senkt die Kosten. Indem Sie diesen Tools Komprimierung hinzufügen, können Sie sie besser ausführen, ohne ihre Funktionsweise oder Verwendung zu beeinträchtigen.
Das Timing spielt eine große Rolle, wenn Sie KI-Jobs verlustfreie Komprimierung hinzufügen. Um die Geschwindigkeit zu gewährleisten und die Speichervorteile beizubehalten, komprimieren Sie Daten, wenn nichts anderes passiert, und nicht, wenn das System damit beschäftigt ist, Dinge auszuarbeiten. Komprimieren Sie gespeicherte Daten bei Arbeiten, die gleichzeitig ausgeführt werden müssen, leise im Hintergrund, damit niemand aufgehalten wird. Für verschiedene Arten von Daten sind möglicherweise eigene Vorgehensweisen erforderlich. Text eignet sich beispielsweise gut für die Komprimierung des Erratens des nächsten Wortes, für andere Datentypen sind jedoch möglicherweise eigene Vorgehensweisen erforderlich. Tools wie ZipNN sind gut im Umgang mit großen Textmodellausgaben, indem sie Entropiekodierung verwenden, um Extras herauszuschneiden.
It's key to keep an eye on how many tokens are used. AI models can cost between $10 and $20 for every million tokens, so even a little more efficiency can mean big savings. To manage costs well, you need to know the difference between input tokens and made tokens as this clarity helps find where you’re saving with compression. For example, cutting the number of stored tokens by 22.42% can mean big savings each month. With systems processing billions of tokens every month, tools that guess how many tokens are used give a clear picture of use and cost impacts. Tools like prompts.ai, which you pay for as you use, get a lot from real-time token watching along with compression stats, giving a clear way to watch and make the most of these tweaks. These ways not only keep costs down but also help with bigger and better changes in operations.
Die Vorteile der Komprimierung gehen über die bloße Verbesserung der Funktionsweise hinaus – sie wirken sich auch auf das Endergebnis aus. Tools wie LMCompress und ZipNN zeigen, wie intelligente Komprimierung die Speicherung verbessern und Unternehmen beim Wachstum unterstützen kann. IBM-Forscher Moshik Hershcovitch weist auf den Wert dieser Methoden hin:
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„Unsere Methode kann die KI-Speicher- und Übertragungskosten praktisch ohne Nachteile senken. Wenn Sie die Datei entpacken, kehrt sie in ihren ursprünglichen Zustand zurück. Sie verlieren nichts.“
Hier ein einfacher Fall: Im Februar 2025 begann Hugging Face, eine neue Methode zum Packen von Daten aus einer Methode namens ZipNN in ihrem System zu verwenden, und senkte ihre Speicherkosten um 20 %. ZipNN verkleinerte außerdem große gängige Modelldateien um etwa ein Drittel und konnte Daten 1,5-mal schneller packen und entpacken. Beispielsweise arbeiteten Llama 3.1-Modelle 62 % schneller als mit der alten Methode zstd. Beim Einsatz auf großen Systemen, die täglich mit über einer Million Modellen arbeiten, könnte ZipNN enorme Mengen an Speicherplatz und Daten einsparen und damit auch Kosten sparen. Mit dieser intelligenten Verpackungsmethode können Sie nicht nur Geld sparen, sondern auch bis zu 40 % weniger Energie verbrauchen und so Geld und die Umwelt schonen. Für Websites wie prompts.ai ermöglichen diese Änderungen die Bearbeitung größerer Aufträge und komplexerer Aufgaben, ohne sich Gedanken über Platz oder Kosten machen zu müssen.
Neue Möglichkeiten, große KI-Modellergebnisse verlustfrei zu packen, sind der Schlüssel für den Umgang mit Big Data, die durch KI erzeugt werden. Neue KI-gestützte Methoden funktionieren nicht nur besser, sondern schützen auch die wahren Informationen.
Hier sind die wichtigsten Vorteile und ihre Auswirkungen:
"Our results demonstrate that the better a model understands the data, the more effectively it can compress it, suggesting a deep connection between understanding and compression." – Authors of LMCompress
"Our results demonstrate that the better a model understands the data, the more effectively it can compress it, suggesting a deep connection between understanding and compression." – Authors of LMCompress
Diese Schritte tragen dazu bei, dass die KI leistungsfähiger und kostengünstiger arbeitet. Durch das gute Packen von Daten können Unternehmen mit mehr Daten umgehen, ohne an Token-Grenzen zu stoßen, das Auffinden von Daten erleichtern und das, was sie haben, besser nutzen. Die Funktionsweise der verlustfreien Komprimierung schützt die Daten und macht das Laden und Verschieben von Daten reibungsloser und schneller.
Da die KI immer größer und unübersichtlicher wird, ist die Verwendung dieser Top-Methoden zum Packen von Daten ein Muss – es ist der Schlüssel, um Schritt zu halten. Unternehmen, die diese Tricks anwenden, können ihre KI-Arbeit besser ausbauen, weniger für das ausgeben, was sie benötigen, und den Benutzern schnellere und sicherere Arbeit ermöglichen. Plattformen wie prompts.ai nutzen diese Methoden bereits, um Token besser zu verfolgen und durch intelligente Komprimierung weniger Geld auszugeben.
Unternehmen können ihre KI-Aufgaben steigern, indem sie verlustfreie Komprimierungsmethoden verwenden, die die Daten kleiner machen, aber ihre volle Qualität beibehalten. Tools wie ZipNN und LMCompress eignen sich hierfür recht gut und bieten Vorteile wie weniger Geld für die Speicherung und eine schnellere Datenübertragung. Diese Lösungen helfen bei der guten Verwaltung großer Datenmengen und behalten gleichzeitig alle Details im Auge.
Zunächst können Unternehmen diese Komprimierungsmethoden in ihre laufenden Datenkonfigurationen oder KI-Designs integrieren. Dies erhöht die Geschwindigkeit und senkt die Kosten, indem Platz für die Lagerung und Energie für die Prozesse gespart werden. In Kombination mit Maßnahmen wie der Senkung der Cloud-Kosten können diese Methoden zu deutlichen Kosteneinsparungen führen und die Gesamtleistung verbessern.
