解决高计算成本的三大方法
传统上下文学习方法在处理外部知识时会出现计算成本的平方级增长，KBLaM通过以下创新机制实现线性增长：
- 键值向量转换技术：将知识库转化为向量对（key-value pairs），仅需存储一次知识向量而非重复计算
- 矩形注意力机制：通过改进的注意力层结构，在知识查询时仅激活相关向量区域
- 适配器微调方案：只需训练仅占原模型0.1%参数的轻量适配器（Adapter）
具体操作时可分三步优化：1）使用generate_kb_embeddings.py脚本预计算知识向量；2）选择all-MiniLM-L6-v2等轻量嵌入模型；3）在知识更新时采用增量编码模式（见官方delta_update参数）。实验数据显示，处理100万条知识时，KBLaM比传统方法节约83%的计算资源。
Essa resposta foi extraída do artigoKBLaM: uma ferramenta aprimorada de código aberto para incorporar conhecimento externo em modelos grandesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何解决大模型处理外部知识时计算成本过高的问题？
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