StAR、KG-BERT相比传统的RotatE方法在性能上有所提升，但极大地牺牲了推理速度
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引入知识图谱在性能方面的提升是以推理速度为代价的。根据吉林大学等团队研究，尽管 KG-BERT、StAR 在引入知识图谱后模型在一些测试集的表现有所提升，这种提升是同一量级内的，但模型的推理速度则较传统的 RotatE 慢了百 倍至千倍的水平，这可能会成为知识图谱在 L LM 领域应用的瓶颈之一。
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