डीपमाइंड के नवीनतम अध्ययन से पता चलता है कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) पाठ के अलावा क्षेत्रों में, विशेषकर छवि और ऑडियो डेटा के संपीड़न में आश्चर्यजनक क्षमताएँ प्रदर्शित कर रहे हैं। अध्ययन ने दिखाया कि, हालाँकि LLMs का मुख्य रूप से पाठ डेटा के लिए उपयोग किया जाता है, लेकिन वे छवि और ऑडियो संपीड़न में विशेषीकृत संपीड़न एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। यह अध्ययन LLMs को एक शक्तिशाली डेटा संपीड़न उपकरण के रूप में फिर से परिभाषित करता है, न कि केवल पाठ जनरेशन मॉडलों के रूप में। LLMs का प्रदर्शन डेटा सेट के आकार से प्रभावित होता है, जो मॉडल के प्रदर्शन के आकलन के लिए एक नए दृष्टिकोण प्रदान करता है। हालांकि