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微软推出了KBLaM，可将外部知识即插即用至大语言模型（LLMs）。有了解更多的人吗？请给我们讲讲在哪些情况下它可以取代检索增强生成（RAG）？我真的认为解决RAG问题是下一个重大突破。

讨论总结

该讨论围绕微软的KBLaM展开，涉及它的工作原理、与RAG的区别与联系、在模型中的作用（如知识注入、线性缩放等）、应用前景以及存在的局限性等方面。评论者们积极发表看法，有对KBLaM的期待、赞赏，也有质疑和探讨，整体氛围充满对新技术的探索性。

主要观点

  1. 👍 KBLaM可能让LLMs更接近“自我学习”
    • 支持理由：通过示例说明，如用户与助手对话时助手可收集相关主题论文编码为知识库
    • 反对声音：无
  2. 🔥 KBLaM直接注入知识到注意力层，不需要RAG的检索步骤且不增加上下文长度
    • 正方观点：这是KBLaM的特性，相比RAG有优势
    • 反方观点：无
  3. 💡 KBLaM通过特殊机制将知识嵌入模型注意力层实现线性缩放是改变游戏规则之处并能解决RAG问题
    • 支持理由：线性缩放可高效处理大量知识三元组且可动态更新无需重新训练等
    • 反对声音：对是否真正解决RAG分块问题存在质疑
  4. 🤔 部分智能依赖知识，不可通过分离知识与智能来缩小大型模型
    • 正方观点：基本文本理解是智能的重要部分，部分智能依赖知识
    • 反方观点：无
  5. 😕 KBLaM看起来没有文章说的那么厉害，存在一些问题不适合生产环境
    • 支持理由：需要训练额外适配器、在不同知识库下会有问题、会使模型不稳定等
    • 反方观点：有一定优势比如比普通RAG更准确

金句与有趣评论

  1. “😂 Didn’t call it "KBLaMo", how disappointing.”
    • 亮点：以一种调侃的方式对KBLaM的命名表示看法，为讨论增添轻松氛围。
  2. “🤔 This might get us closer to "self - learning" LLMs”
    • 亮点：提出KBLaM可能让大型语言模型更接近自我学习的新颖观点。
  3. “👀 One definitely positive thing is that it looks much more accurate than your run - of - the - mill RAG.”
    • 亮点：指出KBLaM在准确性方面相对于普通RAG的优势。
  4. “😎 I think some intelligence is at least dependent on knowledge and cant be separated.”
    • 亮点：在关于知识与智能能否分离的讨论中提出关键观点。
  5. “😏 From what I can understand, it injects knowledge straight to the attention layer. Which means it doesn’t need the retrieval step of RAG, nor it increases the context length.”
    • 亮点：阐述KBLaM在知识注入和与RAG区别方面的重要特性。

情感分析

总体情感倾向是积极且充满好奇的。主要分歧点在于对KBLaM的评价，一些人认为它具有很大潜力甚至是改变游戏规则的，而另一些人则指出它存在一些局限性（如不适合生产环境等）。可能的原因是大家从不同的角度（如技术原理、实际应用、与其他技术对比等）去看待KBLaM。

趋势与预测

  • 新兴话题：KBLaM与Hugging Face的集成、KBLaM的存储量问题（KV pairs相关）。
  • 潜在影响：如果KBLaM能够解决其目前被指出的局限性（如存储量、稳定性等问题），可能会对大型语言模型领域的发展产生推动作用，在知识注入和处理方面提供更高效的方法；也可能会影响相关的技术竞争格局，如与RAG等技术的竞争关系。

详细内容：

标题：微软推出 KBLaM 引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上关于微软推出的 KBLaM（Knowledge Base-Augmented Language Model）的讨论十分热烈。原帖https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-kblam-bringing-plug-and-play-external-knowledge-to-llms/提出了一些问题，比如在哪些情境中它可以替代 RAG，引发了众多网友的深入探讨。该帖子获得了较高的关注度，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 KBLaM 的优势、局限性以及与其他相关技术的比较。有人认为，KBLaM 可能让我们更接近“自学习”的语言模型。比如，用户表示“助理可以收集最新论文并编码为知识库，几小时后就能成为相关领域专家”。但也有人指出其局限性，比如“语言模型基于语言的智能存在最终限制，像数学方程就难以通过文本线性理解和处理”。

还有观点认为，KBLaM 为将外部知识整合到语言模型中引入了新方法，其在注意力层直接嵌入知识，无需 RAG 的检索步骤，也不增加上下文长度。但也有人质疑，如“数据是以训练时编码到模型中的，且每个包含的信息块在模型注意力机制中被视为独立的，可能仍需决定如何分块并使其在语义上相互独立”。

同时，关于 KBLaM 与其他技术的结合也有讨论。比如“与潜在空间推理相结合，效果会更好”。

在众多观点中，一些观点较为独特且有见地。比如“真正的外部动态知识需要一种动态扩展词汇的机制，否则即使知识注入方法再好，输出也受限于原始词汇”。

总体而言，对于 KBLaM，大家的看法各异，但都为这一领域的发展提供了有价值的思考。