モデルをグラフデータベースに分解できる [N]

https://github.com/chrishayuk/larql

https://youtu.be/8Ppw8254nLI?si=lo-6PM5pwnpyvwMXh

これで、静的なLLMモデルを分解し、各レイヤー上でknnウォークを行えるようになりました（各レイヤーはグラフデータベースに分解されています）。これはmatmul（行列の積）を行うのと数学的にまったく同一です。再学習せずに、モデル内部の事実に関する知識を更新できます（グラフDBに挿入するだけです）。また、メモリ使用量も少なくなります（単なるデータベースなので）。作成者はIBMのCTOです。