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KBLaMとはどのようなもので、従来のファインチューニング手法との主な違いは何ですか?

2025-08-27 1.6 K
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KBLaMコア定義

KBLaM (Knowledge Base augmented Language Model)は、マイクロソフトが開発した言語モデルです。オープンソースの知識ベース強化ツール外部知識をベクトルに変換し、より大きなモデルのアテンション層に埋め込むことで、モデルが質問と推論にこの知識を直接利用できるようにする。

従来の微調整との本質的な違い

  • 修正範囲の違いKBLaMは、基本的なモデルパラメータを変更することなく、軽量のアダプター埋め込み知識のみを学習する。
  • 知識の更新メカニズムファインチューニング・モデルでは新しい知識を吸収する柔軟性がないのに対し、知識ベース(線形原価計算)のダイナミックな更新をサポートする。
  • 計算効率知識ベースが拡張されると、コストは線形に増加する(O(n))。

技術的ブレークスルー

採用長方形のアテンション・メカニズム知識インジェクションを実装する「非破壊的強化」は、元のモデルのテキスト処理機能を維持したまま、新しい知識呼び出し機能を追加するもので、このアーキテクチャ設計における最大の革新である。

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