Ein Datenkompressionsverfahren, bei dem ein Teil der ursprünglichen Information verloren geht, um eine höhere Kompressionsrate zu erreichen; wird als Analogie zum Lernprozess (Wissensverinnerlichung) beim Pretraining von Large Language Models verwendet.