論文の概要: Graph Meets LLMs: Towards Large Graph Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14522v2
- Date: Sat, 11 Nov 2023 15:49:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 20:37:33.624257
- Title: Graph Meets LLMs: Towards Large Graph Models
- Title(参考訳): GraphがLLMと出会い、大規模グラフモデルへ
- Authors: Ziwei Zhang, Haoyang Li, Zeyang Zhang, Yijian Qin, Xin Wang, Wenwu Zhu
- Abstract要約: 本稿では,大規模グラフモデルの開発に伴う課題と機会について論じる。
まず,大規模グラフモデルの所望の特性について考察する。
次に、表現ベース、グラフデータ、グラフモデルという3つの重要な視点から詳細な議論を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 60.24970313736175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large models have emerged as the most recent groundbreaking achievements in
artificial intelligence, and particularly machine learning. However, when it
comes to graphs, large models have not achieved the same level of success as in
other fields, such as natural language processing and computer vision. In order
to promote applying large models for graphs forward, we present a perspective
paper to discuss the challenges and opportunities associated with developing
large graph models. First, we discuss the desired characteristics of large
graph models. Then, we present detailed discussions from three key
perspectives: representation basis, graph data, and graph models. In each
category, we provide a brief overview of recent advances and highlight the
remaining challenges together with our visions. Finally, we discuss valuable
applications of large graph models. We believe this perspective can encourage
further investigations into large graph models, ultimately pushing us one step
closer towards artificial general intelligence (AGI). We are the first to
comprehensively study large graph models, to the best of our knowledge.
- Abstract(参考訳): 人工知能、特に機械学習における最近の画期的な成果として、大きなモデルが現れている。
しかし、グラフに関して言えば、大きなモデルは自然言語処理やコンピュータビジョンといった他の分野と同様の成功レベルに達していない。
グラフに対する大規模モデルの適用を促進するために,我々は,大規模グラフモデルの開発に伴う課題と機会について議論する。
まず,大規模グラフモデルの望ましい特性について述べる。
次に,表現基底,グラフデータ,グラフモデルという3つの視点から詳細な議論を行う。
それぞれのカテゴリにおいて、最近の進歩の概要を簡潔に述べ、残りの課題をビジョンとともに強調します。
最後に,大規模グラフモデルの有用な応用について論じる。
この視点は、大きなグラフモデルに関するさらなる調査を促し、最終的には人工知能(AGI)に一歩近づいたと信じています。
私たちは、知識を最大限に活用するために、大規模なグラフモデルを包括的に研究した最初の人物です。
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