Architektonische Durchbrüche bei der Rechenleistung
KBLaM verwendet eine einzigartige vektorisierte Wissensrepräsentation, deren Rechenkosten nur linear mit der Größe der Wissensbasis (O(n)) ansteigen, im Gegensatz zur quadratischen Komplexität (O(n²)) des traditionellen Kontextlernens. Diese Eigenschaft ergibt sich aus der Kodierung des Wissens als festdimensionale Schlüssel-Wert-Paare, die während der Modellinferenz durch Matrixoperationen schnell mit relevanten Vektoren abgeglichen werden. Experimentelle Daten zeigen, dass die Inferenzlatenz von KBLaM bei der Verarbeitung einer Wissensbasis mit Millionen von Einträgen nur um 231 TP3T ansteigt, während herkömmliche Ansätze einen Leistungsabfall von mehr als 3001 TP3T verursachen können. Diese Skalierbarkeit macht es von praktischem Wert in Szenarien, die einen massiven Wissenszugang erfordern, wie z.B. Dokumentenmanagement in Unternehmen und Wissensgraphen in der Industrie.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKBLaM: Ein erweitertes Open-Source-Tool zur Einbettung von externem Wissen in große ModelleDie
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