論文の概要: GPT4Graph: Can Large Language Models Understand Graph Structured Data ?
An Empirical Evaluation and Benchmarking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15066v2
- Date: Tue, 11 Jul 2023 15:08:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-12 18:19:59.110286
- Title: GPT4Graph: Can Large Language Models Understand Graph Structured Data ?
An Empirical Evaluation and Benchmarking
- Title(参考訳): gpt4graph: 大きな言語モデルは、グラフ構造化データを理解できますか?
経験的評価とベンチマーク
- Authors: Jiayan Guo, Lun Du, Hengyu Liu, Mengyu Zhou, Xinyi He, Shi Han
- Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデルは、人工知能にとって欠かせないものとなっている。
本研究では,グラフデータの解釈において,LLMの精度を評価するための調査を行う。
この知見は,言語モデルとグラフ理解のギャップを埋めるための貴重な洞察に寄与する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.7473474499538
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models~(LLM) like ChatGPT have become indispensable to
artificial general intelligence~(AGI), demonstrating excellent performance in
various natural language processing tasks. In the real world, graph data is
ubiquitous and an essential part of AGI and prevails in domains like social
network analysis, bioinformatics and recommender systems. The training corpus
of large language models often includes some algorithmic components, which
allows them to achieve certain effects on some graph data-related problems.
However, there is still little research on their performance on a broader range
of graph-structured data. In this study, we conduct an extensive investigation
to assess the proficiency of LLMs in comprehending graph data, employing a
diverse range of structural and semantic-related tasks. Our analysis
encompasses 10 distinct tasks that evaluate the LLMs' capabilities in graph
understanding. Through our study, we not only uncover the current limitations
of language models in comprehending graph structures and performing associated
reasoning tasks but also emphasize the necessity for further advancements and
novel approaches to enhance their graph processing capabilities. Our findings
contribute valuable insights towards bridging the gap between language models
and graph understanding, paving the way for more effective graph mining and
knowledge extraction.
- Abstract(参考訳): chatgptのような大規模言語モデル(llm)は、人工知能(agi)にとって不可欠となり、様々な自然言語処理タスクにおいて優れた性能を示している。
現実の世界では、グラフデータはユビキタスであり、AGIの重要な部分であり、ソーシャルネットワーク分析、バイオインフォマティクス、レコメンデーションシステムといった領域で広く利用されている。
大規模言語モデルのトレーニングコーパスにはアルゴリズム的な要素が含まれており、グラフデータに関連する問題に対して一定の効果を達成できる。
しかし、グラフ構造化データでのパフォーマンスについてはまだほとんど研究されていない。
本研究では,多種多様な構造的・意味的タスクを用いて,グラフデータの理解におけるllmの習熟度評価を行う。
本分析は,グラフ理解におけるLLMの能力を評価する10のタスクを含む。
本研究は,グラフ構造理解における言語モデルの現在の限界を明らかにするだけでなく,さらなる発展とグラフ処理能力向上のための新しいアプローチの必要性を強調するものである。
本研究は,言語モデルとグラフ理解のギャップを埋める上で,より効果的なグラフマイニングと知識抽出の道を開く上での貴重な知見である。
関連論文リスト
- MuseGraph: Graph-oriented Instruction Tuning of Large Language Models
for Generic Graph Mining [41.19687587548107]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、異なるグラフタスクやデータセットに適用されるたびに、再トレーニングされる必要がある。
GNNとLarge Language Models(LLM)の強みをシームレスに統合する新しいフレームワークMusteGraphを提案する。
実験結果から,異なるグラフタスクの大幅な改善が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-02T09:27:32Z) - When Graph Data Meets Multimodal: A New Paradigm for Graph Understanding
and Reasoning [54.84870836443311]
本稿では,画像エンコーディングとマルチモーダル技術を統合することで,グラフデータの理解と推論を行う新しいパラダイムを提案する。
このアプローチは, GPT-4Vの高度な機能を利用して, 命令応答形式によるグラフデータの理解を可能にする。
研究は、このパラダイムを様々なグラフタイプで評価し、特に中国のOCRパフォーマンスと複雑な推論タスクにおいて、モデルの強みと弱みを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-16T08:14:11Z) - Large Language Models on Graphs: A Comprehensive Survey [81.7684686396014]
グラフ上の大規模言語モデルに関連するシナリオとテクニックを体系的にレビューする。
まず,LLMをグラフに適用する可能性シナリオを,純グラフ,テキスト分散グラフ,テキストペアグラフの3つのカテゴリにまとめる。
本稿では,そのような手法の現実的な応用について論じ,オープンソースコードとベンチマークデータセットを要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-05T14:14:27Z) - Which Modality should I use -- Text, Motif, or Image? : Understanding Graphs with Large Language Models [14.251972223585765]
本稿では,テキスト,画像,モチーフなどの多様性を持つグラフを符号化する新たな手法を提案する。
また、グラフ構造解析において、LLM(Large Language Models)を評価するための新しいベンチマークであるGraphTMIも提示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T12:45:41Z) - Beyond Text: A Deep Dive into Large Language Models' Ability on
Understanding Graph Data [13.524529952170672]
大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を達成している。
LLMがグラフデータを効果的に処理し、トポロジ構造を利用して性能を向上させることができるかどうかを評価することを目的とする。
LLMの性能を特殊グラフモデルと比較することにより、グラフ解析にLLMを使用する際の長所と短所について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T23:25:22Z) - Talk like a Graph: Encoding Graphs for Large Language Models [15.652881653332194]
大規模言語モデル(LLM)による消費用テキストとしてグラフ構造化データを符号化する最初の包括的研究について検討する。
グラフ解析におけるLCMの性能は,(1)グラフ符号化法,(2)グラフ処理自体の性質,(3)興味深いことに,考慮されたグラフの構造の3つの基本レベルによって異なることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-06T19:55:21Z) - Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online
Job Recommendations [63.19448893196642]
本稿では,大規模言語モデルが提供するリッチな文脈情報と意味表現を利用して行動グラフを解析する新しいフレームワークを提案する。
この機能を利用することで、個々のユーザに対してパーソナライズされた、正確なジョブレコメンデーションが可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T11:29:41Z) - State of the Art and Potentialities of Graph-level Learning [54.68482109186052]
グラフレベルの学習は、比較、回帰、分類など、多くのタスクに適用されている。
グラフの集合を学習する伝統的なアプローチは、サブストラクチャのような手作りの特徴に依存している。
ディープラーニングは、機能を自動的に抽出し、グラフを低次元表現に符号化することで、グラフレベルの学習をグラフの規模に適応させるのに役立っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-14T09:15:49Z) - Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey [66.04015540536027]
まず,グラフデータ拡張のための分類法を提案し,その拡張情報モダリティに基づいて関連研究を分類し,構造化されたレビューを提供する。
DGLにおける2つの課題(すなわち、最適グラフ学習と低リソースグラフ学習)に焦点を当て、グラフデータ拡張に基づく既存の学習パラダイムについて議論し、レビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-16T18:30:33Z) - Model-Agnostic Graph Regularization for Few-Shot Learning [60.64531995451357]
グラフ組み込み数ショット学習に関する包括的な研究を紹介します。
本稿では,ラベル間のグラフ情報の組み込みによる影響をより深く理解できるグラフ正規化手法を提案する。
提案手法は,Mini-ImageNetで最大2%,ImageNet-FSで6.7%の性能向上を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-14T05:28:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。