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本文探讨了大型语言模型（LLM）在语义压缩方面的能力，尤其是它们是否能够实现与人类相似的信息权衡。尽管LLM在语言处理任务中表现出色，但其在保留细节信息方面的表现仍存在疑问。为了解决这一问题，图灵奖得主Yann LeCun领导的研究团队提出了一种新的信息论框架，旨在揭示LLM在语义压缩中的本质机制。研究表明，LLM可能倾向于通过统计压缩来牺牲部分细节信息，从而影响语义的完整性和精确性。