KBLaM-Kerndefinition
KBLaM (Knowledge Base augmented Language Model) ist ein von Microsoft entwickeltesOpen-Source-Tools zur Erweiterung der Wissensbasisindem externes Wissen in Vektoren umgewandelt und in die Aufmerksamkeitsschicht des größeren Modells eingebettet wird, so dass das Modell dieses Wissen direkt für Fragen und Schlussfolgerungen nutzen kann.
Wesentliche Unterschiede zur traditionellen Feinabstimmung
- Unterschiedlicher Umfang der ÄnderungKBLaM trainiert nur das Wissen über leichtgewichtige Adapter, ohne die zugrundeliegenden Modellparameter zu ändern; die herkömmliche Feinabstimmung erfordert ein erneutes Training des gesamten Modells
- Mechanismen zur Aktualisierung des WissensUnterstützung einer dynamischen Aktualisierung der Wissensbasis (lineare Kalkulation), während fein abgestimmte Modelle nicht die Flexibilität haben, neues Wissen aufzunehmen
- rechnerische EffizienzKosten: Die Kosten steigen linear (O(n)), wenn die Wissensbasis erweitert wird, was viel weniger ist als der quadratische Anstieg, der für die Feinabstimmung erforderlich ist (O(n²)).
technologischer Durchbruch
AdoptionRechteckiger Mechanismus der AufmerksamkeitDie "nicht-destruktive Verbesserung" der Implementierung der Wissensinjektion, bei der die Textverarbeitungsfähigkeiten des ursprünglichen Modells beibehalten und gleichzeitig neue Funktionen zum Aufrufen von Wissen hinzugefügt werden, ist die größte Neuerung in seiner Architektur.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKBLaM: Ein erweitertes Open-Source-Tool zur Einbettung von externem Wissen in große ModelleDie
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