GPT生成还原的不是训练数据的原文，为什么说“GPT压缩是无损压缩”？
常听到这句话，但其实这句话有歧义，不准确。GPT赋能无损压缩的对象不是训练数据，对于训练数据它的压缩毫无疑问是有损的，否则就不会有幻觉现象的存在。说GPT压缩是无损压缩的，指的是利用GPT这个庞大的知识库，用无损算法（算术编码算法）来压缩（编码）和还原（解码）输入数据。
GPT生成（inference）与用GPT对于特定数据编码解码是两回事。前者是概率采样来生成，具有不确定性。后者是利用GPT作为工具（共享知识库/世界模型）来压缩和解码特定数据，它是无损的，是确定性输出。
具体说，GPT Inference 目标是生成新内容。根据概率分布 P(token|context)采样 一个 token 输出，然后将其加入上下文，重复这个“自回归”生成过程。输出的是新 token 序列。
而GPT+算术编码 (压缩)不同， 目标是编码已有序列。利用 P(token|context) 计算真实 token 的概率值，驱动算术编码器进行区间划分和比特流生成，输出的是比特串（被压缩序列的另一种表示）。解压则使用与算术编码完全相同的GPT和完全相同的概率预测流程。只要 C 在最终压缩区间内，就能一步步唯一确定当初编码时的每个 token 选择。输入序列和输出序列比特级一致。
用GPT压缩特定数据，无疑属于无损压缩。无损指的是新的输入，并不是说的训练数据。
1. 定义符合：输入 = 输出（比特级）。
2. 机制保证：算术编码是信息论证明的无损编码方法。GPT 仅提供概率分布供其使用。
3. 矛盾信息可存：低概率事件被分配更多比特编码，但信息完整保留。
4. KC差距≠信息损失：冗余比特承载着信息本身，是低效的代价而非丢弃。解压靠它们精准恢复。
5. 有损发生在别处：模型内部知识表示的形成过程（训练）的确是对训练数据的有损压缩/摘要。
总结：
GPT + 算术编码 是一个工具。这个工具利用一个（可能包含不完美/有损知识的）语言预测模型，对特定输入数据进行无损编码。工具本身的操作是无损的。
工具的效率（压缩率）高度依赖预测模型的质量。模型对数据的“理解”越深（预测概率越准），压缩率越高，越接近理论最优值KC（柯氏复杂性）。
模型的“理解”来源于其训练过程，该过程是对训练数据的有损抽象。这就是“有损”概念的根源所在，但它作用在模型构建阶段，而非使用该模型进行压缩的应用阶段。
GPT作为“共享知识库”的本质就是模型训练获得的有损的、泛化的世界模型。用它压缩单个数据点，无损；用它代表整个训练数据集，有损。
核心在于认清：无损性描述的是压缩/解压过程的输入输出关系；有损性描述的是模型内部知识表示对原始训练数据的近似程度。 两者作用在不同的对象和阶段。
