aquí hay una propaganda sobre la codificación por pares de bytes para la encriptación, ¿qué ventajas tiene este concepto además de la compresión?
La codificación de pares de bytes (BPE) o codificación de digramas es una forma sencilla y robusta de compresión de datos en la que el par más común de bytes contiguos de datos de una secuencia se sustituye por un byte que no aparece en la secuencia. Para reconstruir los datos originales se necesita una tabla de búsqueda de las sustituciones. El algoritmo fue descrito públicamente por primera vez por Philip Gage en un artículo de febrero de 1994 titulado "Un nuevo algoritmo para la compresión de datos" en el C Users Journal.

Una variante de la técnica ha demostrado su utilidad en varios dominios del procesamiento del lenguaje natural (PLN), para aplicaciones como la tokenización, como se ve en SentencePiece de Google y GPT-3 de OpenAI. Aquí, el objetivo no es la compresión de datos, sino la tokenización de texto en un idioma determinado para producir una secuencia variable de términos a partir de un vocabulario de tokens de tamaño fijo. Normalmente, la mayoría de las palabras se codificarán como un único token, mientras que las palabras poco frecuentes se codificarán como una secuencia de unos pocos tokens, donde estos tokens representan partes significativas de la palabra. Esta traducción del texto en tokens puede encontrarse mediante variantes de la codificación de pares de bytes, como las unidades de subpalabras.

La codificación por pares de bytes se presta a las tareas de la PNL por su sencillez y rapidez; la BPE es adecuadamente eficaz para la tokenización de términos, no requiere grandes sobrecargas computacionales y se mantiene coherente, lo que la hace fiable.
Un uso alternativo de la codificación de pares de bytes, además de la compresión, sería la tokenización.  La tokenización puede utilizarse en el Procesamiento del Lenguaje Natural para codificar tokens de palabras para simplificar y agilizar las tareas de PLN.
here is a blurb about byte pair encoding for encryption, what benefits does this concept have besides compression?
Byte pair encoding[1][2] (BPE) or digram coding[3] is a simple and robust form of data compression in which the most common pair of contiguous bytes of data in a sequence are replaced with a byte that does not occur within the sequence. A lookup table of the replacements is required to rebuild the original data. The algorithm was first described publicly by Philip Gage in a February 1994 article "A New Algorithm for Data Compression" in the C Users Journal.[4]

A variant of the technique has shown to be useful in several natural language processing (NLP) domains, for applications such as tokenisation, as seen in Google's SentencePiece[5] and OpenAI's GPT-3.[6] Here, the goal is not data compression, but tokenisation of text in a given language to produce a variable sequence of terms from a fixed-size vocabulary of tokens. Typically, most words will be encoded as a single token, while rare words will be encoded as a sequence of a few tokens, where these tokens represent meaningful word parts. This translation of text into tokens can be found by variants of byte pair encoding, such as subword units.[7]

Byte pair encoding lends itself to NLP tasks due to its simplicity and speed; BPE is suitably effective for the tokenisation of terms, does not require large computational overheads, and remains consistent, making it reliable.
An alternate use for byte pair encoding besides compression would be tokenization.  Tokenization can be used in Natural Language Processing to encode tokens of words for simplicity and speed in NLP tasks.