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。
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