微软研究院推出新型语言模型KBLaM，通过结构化知识库整合提升模型效率：1. 核心创新将知识库编码为连续键值对向量使用矩形注意力机制直接融入模型注意力层2. 突破传统局限解决传统微调/RAG方法的高成本再训练问题克服上下文学习二次计算成本增长瓶颈3. 技术优势支持线性成本扩展（处理超1万知识三元组，约20万文本令牌）知识库动态更新无需重新训练专用注意力机制提升知识整合效率4. 实际效果显著减少模型幻觉现象提升输出可靠性和可解释性实验证明支持大规模知识库集成该方法为大型语言模型的高效知识整合开辟新路径，相关技术细节可访问微软研究院官网获取。 Blog：网页链接GitHub: 网页链接 |
