רביד זיו, לשעבר מהמעבדה של יאן לקון, היום פרופסור בNYU וחוקר פורה בדיפ לרנינג ידבר איתנו על דחיסה ולמידה. בעוד דחיסה מזכיר לחלקנו זיפ, או jpeg - רביד ירחיב על איך רשתות דוחסות מידע בצורה יעילה. נדבר על שיטות כגון next token prediction שמסתבר שמאלצות מודלים ללמוד דחיסה יעילה יותר מאשר masking כמו בBERT. נדבר על חשיבות האוגמנטציה בתהליך האימון - או יותר נכון, חוסר החשיבות כפי שנראה. ונעמיק על הקשר שבין דחיסת מודלים, דחיסת אינפורמציה והמשימות אליהן רוצים לעשות אופטימיזציה