本文探讨了大型语言模型（LLMs）在信息压缩中的应用，提出了一种基于无损数据压缩的排序方法。研究表明，压缩比率与模型性能正相关，并引入矩阵熵作为评估模型能力的新标准。通过优化数据选择和压缩技术，提升了模型的训练效率和性能。
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