arXiv:2511.17589v1 Announce Type: cross 
Abstract: This work introduces Llamazip, a novel lossless text compression algorithm based on the predictive capabilities of the LLaMA3 language model. Llamazip achieves significant data reduction by only storing tokens that the model fails to predict, optimizing storage efficiency without compromising data integrity. Key factors affecting its performance, including quantization and context window size, are analyzed, revealing their impact on compression ratios and computational requirements. Beyond compression, Llamazip demonstrates the potential to identify whether a document was part of the training dataset of a language model. This capability addresses critical concerns about data provenance, intellectual property, and transparency in language model training.

تم تقديم Llamazip كخوارزمية جديدة لضغط النص بدون فقدان تستخدم القدرات التنبؤية لنموذج اللغة LLaMA3، حيث تحقق تقليصًا كبيرًا للبيانات من خلال تخزين الرموز التي يفشل النموذج في التنبؤ بها فقط. تعمل هذه الابتكارات على تحسين كفاءة التخزين دون المساس بسلامة البيانات.

Llamazip se ha presentado como un nuevo algoritmo de compresión de texto sin pérdida que utiliza las capacidades predictivas del modelo de lenguaje LLaMA3, logrando una reducción significativa de datos al almacenar solo los tokens que el modelo no puede predecir. Esta innovación optimiza la eficiencia del almacenamiento sin comprometer la integridad de los datos.

Llamazip a été introduit comme un nouvel algorithme de compression de texte sans perte qui utilise les capacités prédictives du modèle de langage LLaMA3, réalisant une réduction significative des données en ne stockant que les jetons que le modèle ne parvient pas à prédire. Cette innovation optimise l'efficacité du stockage tout en maintenant l'intégrité des données.

Llamazip has been introduced as a novel lossless text compression algorithm that utilizes the predictive capabilities of the LLaMA3 language model, achieving significant data reduction by storing only the tokens that the model fails to predict. This innovation optimizes storage efficiency while maintaining data integrity.

Llamazip: Leveraging LLaMA for Lossless Text Compression and Training Dataset Detection

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