GLARモデルは、開放サブグラフを使用して推論を行うため、従来の囲い込みサブグラフに基づく方法よりも効率的な推論を実現します。囲い込みサブグラフベースの方法では、各候補トリプルごとに異なるサブグラフを抽出して推論を行う必要があります。一方、GLARモデルでは、1つの開放サブグラフ内にすべての候補回答エンティティが含まれているため、1回の推論ですべての候補に対してスコアを計算できます。このアプローチにより、候補が多い場合でも1回の推論で済むため、計算効率が向上します。従って、開放サブグラフの抽出方法を最適化することで、推論の効率を大幅に向上させることができます。