圧縮とLLMは同じ問題を解いている
मूल शीर्षक: Compression is prediction
यह क्यों महत्वपूर्ण है
圧縮とLLMの理論的共通性を示すことで、モデル量子化など圧縮技術を活用したAI最適化への理解が深まる。
ngrokのDeveloper Educator Annie Sextonが、データ圧縮と大規模言語モデル（LLM）が本質的に同じ問題——予測——を解いていることを解説する技術記事を2026年8月11日に公開した。記事はgzip、Brotliなどの圧縮アルゴリズムの仕組みを出発点に、LLMとの深い関係を約3,739語で説明している。
ngrokのブログに掲載されたこの記事では、データ圧縮の基礎からLLMとの共通原理までを段階的に解説している。
まず、圧縮の基本的な考え方として「冗長性の活用」が紹介される。例えば「AAAAAAAAABBBBCCDAAADDDDDDDDD」という28文字・224ビットの文字列は、ランレングス符号化（run-length encoding）を使うことで「A9B4C2D1A3D9」という12文字・96ビット——約57%削減——に圧縮できる。
記事はさらに、minification（コードの最小化）と「真の圧縮」の違いを明確にする。Minificationは機械が不要な構文を単純に除去するだけだが、真の圧縮はデータの冗長性を検出・活用することで機能する。156文字のJavaScriptコードをminifyすると62文字（約60%削減）になる例も示されている。
gzip、Brotliなどの実際の圧縮アルゴリズムは複数の手法を組み合わせているとされ、記事はこれらとLLMが「次に何が来るかを予測する」という同一の原理に基づいていることを中心テーマとして展開している。Annie Sextonは以前Heroku、Render、Fly.ioなどのPaaS企業で10年以上の経験を持つ。