論文の概要: One for All: Towards Training One Graph Model for All Classification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00149v2
• Date: Mon, 18 Dec 2023 21:28:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 22:47:47.439027
• Title: One for All: Towards Training One Graph Model for All Classification Tasks
• Title（参考訳）: ひとつは、すべての分類タスクのための1つのグラフモデルをトレーニングすること
• Authors: Hao Liu, Jiarui Feng, Lecheng Kong, Ningyue Liang, Dacheng Tao, Yixin Chen, Muhan Zhang
• Abstract要約: 様々なグラフタスクの統一モデルは、主にグラフ学習領域に固有の課題のために、まだ探索されていない。 上記の課題に対処するために単一のグラフモデルを使用できる最初の汎用フレームワークである textbfOne for All (OFA) を提案する。 OFAは様々なタスクでうまく機能し、グラフ上の最初の汎用のクロスドメイン分類モデルとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.74879508476636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing a single model to address multiple tasks has been a long-standing objective in artificial intelligence. Recently, large language models have demonstrated exceptional capability in solving different tasks within the language domain. However, a unified model for various graph tasks remains underexplored, primarily due to the challenges unique to the graph learning domain. First, graph data from different areas carry distinct attributes and follow different distributions. Such discrepancy makes it hard to represent graphs in a single representation space. Second, tasks on graphs diversify into node, link, and graph tasks, requiring distinct embedding strategies. Finally, an appropriate graph prompting paradigm for in-context learning is unclear. We propose \textbf{One for All (OFA)}, the first general framework that can use a single graph model to address the above challenges. Specifically, OFA proposes text-attributed graphs to unify different graph data by describing nodes and edges with natural language and uses language models to encode the diverse and possibly cross-domain text attributes to feature vectors in the same embedding space. Furthermore, OFA introduces the concept of nodes-of-interest to standardize different tasks with a single task representation. For in-context learning on graphs, OFA introduces a novel graph prompting paradigm that appends prompting substructures to the input graph, which enables it to address varied tasks without fine-tuning. We train the OFA model using graph data from multiple domains (including citation networks, molecular graphs, knowledge graphs, etc.) simultaneously and evaluate its ability in supervised, few-shot, and zero-shot learning scenarios. OFA performs well across different tasks, making it the first general-purpose across-domains classification model on graphs.
• Abstract（参考訳）: 複数のタスクに対処する単一モデルを設計することは、人工知能の長年の目標である。 近年,大規模言語モデルは言語領域内で異なるタスクを解く際,例外的な能力を示した。 しかしながら、さまざまなグラフタスクの統一モデルは、主にグラフ学習ドメイン特有の課題のために、未検討のままである。 まず、異なる領域のグラフデータは異なる属性を持ち、異なる分布に従う。 このような相違により、単一の表現空間におけるグラフの表現が困難になる。 第二に、グラフ上のタスクはノード、リンク、グラフタスクに多様化し、異なる埋め込み戦略を必要とする。 最後に、文脈内学習のための適切なグラフプロンプトパラダイムが不明確である。 我々は、上記の課題に対処するために単一のグラフモデルを使用する最初の一般的なフレームワークである、OFA(textbf{One for All)を提案する。 具体的には、ノードとエッジを自然言語で記述することで、異なるグラフデータを統一するテキスト分散グラフを提案し、言語モデルを使用して、多様でおそらくクロスドメインなテキスト属性を符号化し、同じ埋め込み空間における特徴ベクトルを符号化する。 さらに、OFAは1つのタスク表現で異なるタスクを標準化するノードオブ関心の概念を導入している。 グラフ上のコンテキスト内学習のためにOFAは、入力グラフにサブストラクチャを付加する新しいグラフプロンプトパラダイムを導入し、微調整なしで様々なタスクに対処できるようにする。 複数のドメイン(引用ネットワーク、分子グラフ、知識グラフなど)のグラフデータを用いてOFAモデルを同時にトレーニングし、教師付き、少数ショット、ゼロショット学習シナリオにおけるその能力を評価する。 OFAは様々なタスクでうまく機能し、グラフ上の最初の汎用のクロスドメイン分類モデルとなる。

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