Avanços arquitetônicos em eficiência computacional
O KBLaM emprega uma representação de conhecimento vetorizada exclusiva cujo custo computacional aumenta apenas linearmente com o tamanho da base de conhecimento (O(n)), em contraste com a complexidade em nível quadrado (O(n²)) do aprendizado de contexto tradicional. Esse recurso decorre de sua codificação do conhecimento como pares de valores-chave de dimensão fixa, que são rapidamente combinados com vetores relevantes por operações de matriz durante a inferência do modelo. Os dados experimentais mostram que a latência de inferência do KBLaM aumenta em apenas 231 TP3T ao processar uma base de conhecimento com milhões de entradas, enquanto as abordagens tradicionais podem sofrer uma degradação de desempenho de mais de 3001 TP3T. Esse dimensionamento o torna de valor prático em cenários que exigem acesso maciço ao conhecimento, como gerenciamento de documentos corporativos e gráficos de conhecimento do setor.
Essa resposta foi extraída do artigoKBLaM: uma ferramenta aprimorada de código aberto para incorporar conhecimento externo em modelos grandesO
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