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申请/专利权人：中原人工智能产业技术研究院
摘要：本发明公开了一种基于自回归生成式大模型的多媒体数据压缩方法，包括下来步骤：S1.压缩前的数据处理：将待压缩的数据进行裁切，转变为对应的符号串；S2.将得到的符号串输入自回归生成式大模型，输出符号串中每一个符号的后验概率分布估计；S3.利用后验概率分布估计，使用算数编码算法对符号串进行编码，最终得到压缩结果。本发明不仅优化了数据处理效率，而且对通信技术的发展具有重要影响。通过实现高效的数据压缩，可以在相同的带宽条件下传输更多的信息，从而显著提升通信效率和数据传输速度。这种技术的应用场景广泛，包括但不限于网络传输、数据存储、多媒体内容分发等，对于需要高速、高效率数据交换的场合尤为适用。
主权项：1.一种基于自回归生成式大模型的多媒体数据压缩方法，其特征在于，包括下列步骤：S1.压缩前的数据处理：将待压缩的数据进行裁切，然后分别投入到对应的分词器中，使待压缩的数据转变为对应的符号串；S2.将步骤S1得到的符号串输入自回归生成式大模型，大模型将输出符号串中每一个位置符号的后验概率分布估计；S3.利用步骤S2得到的后验概率分布估计，使用算数编码算法对符号串进行编码；算数编码将一个带有每个符号后验概率分布估计的符号串表示为一个[0,1间的实数；对于任意确定的字符串，处理其中所有的符号，得到一个区间，从这个区间中选择一个二进制表示最短的实数，这个实数就是对原数据的压缩结果；在存储时只需存储这个压缩结果和第一个符号，利用这个实数和第一个符号就可以解压回元数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中原人工智能产业技术研究院 一种基于自回归生成式大模型的多媒体数据压缩方法
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