圧縮とLLMは同じ問題を解いている
Judul asli: Compression is prediction
Mengapa Ini Penting
LLMと圧縮技術の理論的共通点の理解は、モデル設計や最適化の新たな視点につながる。
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。
ngrokのブログにて、Annie Sexton氏がデータ圧縮と言語モデルの深い関係を解説する記事を公開した。記事では、まずデータ圧縮の基本概念を整理している。minification（ミニファイ）は機械が不要とするコードの構文を除去する手法で、例として156文字のJavaScriptコードを62文字（60%削減）に圧縮できることを示した。しかし「真の圧縮」はデータの冗長性を活用する。例として「AAAAAAAAABBBBCCDAAADDDDDDDDD」（28文字・224ビット）を、連続する文字の出現回数を記録するラン長符号化（Run-Length Encoding）によって「A9B4C2D1A3D9」（12文字・96ビット）へと57%削減できることを示した。記事はgzipやBrotliなどの実際の圧縮ツールが複数の手法を組み合わせている点に触れ、これらの仕組みとLLMの予測メカニズムとの共通点を論じている。Sexton氏はHeroku、Render、Fly.ioなどのPaaS企業での10年以上の経験を持つ。