연구진이 멀티프로브 그리드 알고리즘의 데이터셋 크기(N)와 차원(d)에 따른 스케일링 특성을 분석했어요. GloVe 임베딩 패밀리에서 다른 그래프 기반 방법보다 차원 스케일링 지수가 거의 일정하게 유지되는 현상이 발견됐어요. 쿼리 스케일링은 N에 대해 거의 선형적이지만, 인덱싱 비용은 경쟁 ANN 방법보다 낮아요.
멀티프로브 그리드와 같은 그리드 기반 방법은 재구축이 잦거나 고차원 환경에서 성능을 발휘할 수 있다고 판단돼요. 연구 결과는 효율적인 트랜스포머 아키텍처 비용 분석을 위한 지침을 제공할 수 있어요.
코드와 관련 정보는 GitHub에서 확인할 수 있어요.