要約:
- LLMsの推論効率向上は重要であり、キーと値のキャッシュ技術を利用することで遅延を軽減する
- LLMsの推論最適化は、データレベル、モデルレベル、システムレベルの3つの段階に分かれる
- SubgraphRAGはMLPとDDEを使用して知識グラフからサブグラフを取得し、LLMsによる推論を効果的に導く
- FastRAGはスキーマ学習とスクリプト学習を導入して、大規模なデータを効率的に処理する
考察:
LLMsの推論効率向上は重要であり、キーと値のキャッシュ技術を利用することで遅延を軽減できる点は興味深い。また、SubgraphRAGとFastRAGのアプローチは創造的であるが、サブグラフの適切なサイズや知識グラフの維持コスト、複雑なデータ形式における性能についての懸念がある。
元記事: https://substack.com/home/post/p-154986918%3Futm_campaign%3Dpost%26utm_medium%3Dweb