論文の概要: Evaluating Large Language Models on Graphs: Performance Insights and Comparative Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11224v2
• Date: Sat, 9 Sep 2023 03:14:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 18:59:11.508904
• Title: Evaluating Large Language Models on Graphs: Performance Insights and Comparative Analysis
• Title（参考訳）: グラフによる大規模言語モデルの評価:パフォーマンス洞察と比較分析
• Authors: Chang Liu, Bo Wu
• Abstract要約: グラフデータを用いた解析問題に対処する4つの大規模言語モデル(LLM)の性能評価を行った。 私たちは、正確性、忠実性、そして正当性という、4つの異なる評価指標を採用しています。 GPTモデルは論理的およびコヒーレントな結果を生成し、正確性において代替よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.099257763803159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have garnered considerable interest within both academic and industrial. Yet, the application of LLMs to graph data remains under-explored. In this study, we evaluate the capabilities of four LLMs in addressing several analytical problems with graph data. We employ four distinct evaluation metrics: Comprehension, Correctness, Fidelity, and Rectification. Our results show that: 1) LLMs effectively comprehend graph data in natural language and reason with graph topology. 2) GPT models can generate logical and coherent results, outperforming alternatives in correctness. 3) All examined LLMs face challenges in structural reasoning, with techniques like zero-shot chain-of-thought and few-shot prompting showing diminished efficacy. 4) GPT models often produce erroneous answers in multi-answer tasks, raising concerns in fidelity. 5) GPT models exhibit elevated confidence in their outputs, potentially hindering their rectification capacities. Notably, GPT-4 has demonstrated the capacity to rectify responses from GPT-3.5-turbo and its own previous iterations. The code is available at: https://github.com/Ayame1006/LLMtoGraph.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、学術と産業の両方でかなりの関心を集めている。 しかし、グラフデータへのllmsの適用は未検討のままである。 本研究では,グラフデータを用いた解析問題に対処する4つのLSMの能力を評価する。 私たちは4つの異なる評価指標(理解、正確性、忠実性、そして正当性)を採用しています。 結果はこう示しています 1) LLMは自然言語のグラフデータを効果的に理解し, グラフトポロジによる推論を行う。 2) gptモデルは論理的かつコヒーレントな結果を生成することができる。 3) LLMは, ゼロショットチェーンや少数ショットプロンプトといった手法を用いて, 構造的推論における課題に直面した。 4) GPTモデルでは, 複数解答課題において誤答がしばしば生じ, 忠実度への懸念が高まった。 5) GPTモデルは出力に高い信頼性を示し、補正能力を妨げる可能性がある。 特に、GPT-4はGPT-3.5-turboとそれ以前のイテレーションからの応答を補正する能力を示した。 コードは、https://github.com/Ayame1006/LLMtoGraphで入手できる。

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