Малые контекстные окна и графы знаний: формат сериализации удвоил точность многошаговых запросов (бенчмарк 10 форматов)

Автор протестировал 10 форматов сериализации графов для локальных LLM и выявил, что избыточные форматы тратят до 70% токенов на синтаксис. В результате создан новый формат ISONGraph, сокращающий расход токенов и повышающий точность обхода графа до 92%. Исследование подтверждает, что табличные структуры работают эффективнее вложенных разметок для моделей, обученных на коде.