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Should LLMs just treat text content as an image?
Un article qui explore l'idée que les modèles de langage pourraient traiter le texte comme du contenu d'image plutôt que comme du texte brut, ce qui pourrait augmenter l'efficacité de la compression et la capacité d'inférence. La technique, appelée compression optique, pourrait permettre aux modèles d'extraire plus d'informations à partir d'images de texte grâce à la densité d'information des images par rapport au texte. L'article aborde les implications de cette approche pour l'IA et la possibilité de former des modèles sur du contenu textuel représenté sous forme d'images.
