研究の応用可能性と生産上の課題
KBLaMは学術的な実験では良好な結果を出しているが、現在の段階は研究用途に適していることが公式に明示されている。主な制限としては、知識埋め込み品質はソースデータの構造化の程度に依存し、正規化されていない知識エントリは回答バイアスにつながる可能性がある(テストでは、ノイズの多いデータは精度を40%低下させることが示されている)。知識ベースの範囲を超えた質問への回答。これらの特徴から、医療知識グラフとLLMの組み合わせの有効性を探るために使用したマイクロソフトチームのように、管理された研究環境に適している。
この答えは記事から得たものである。KBLaM:大規模モデルに外部知識を埋め込むためのオープンソース拡張ツールについて