論文の概要: Which Modality should I use -- Text, Motif, or Image? : Understanding Graphs with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09862v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 12:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 14:04:39.806262
• Title: Which Modality should I use -- Text, Motif, or Image? : Understanding Graphs with Large Language Models
• Title（参考訳）: テキスト、モチーフ、イメージなど、どのモードを使うべきか? 大規模言語モデルによるグラフ理解
• Authors: Debarati Das, Ishaan Gupta, Jaideep Srivastava, Dongyeop Kang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト認識インテリジェンスに大規模なテキストコーパスを活用することで、様々な分野に革命をもたらしている。 文脈サイズのため、LLMでグラフ全体を符号化することは基本的に制限される。 本稿では,LLMとグラフデータをよりよく統合する方法を考察し,様々な符号化手法を用いた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.569255799563782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are revolutionizing various fields by leveraging large text corpora for context-aware intelligence. Due to the context size, however, encoding an entire graph with LLMs is fundamentally limited. This paper explores how to better integrate graph data with LLMs and presents a novel approach using various encoding modalities (e.g., text, image, and motif) and approximation of global connectivity of a graph using different prompting methods to enhance LLMs' effectiveness in handling complex graph structures. The study also introduces GraphTMI, a new benchmark for evaluating LLMs in graph structure analysis, focusing on factors such as homophily, motif presence, and graph difficulty. Key findings reveal that image modality, supported by advanced vision-language models like GPT-4V, is more effective than text in managing token limits while retaining critical information. The research also examines the influence of different factors on each encoding modality's performance. This study highlights the current limitations and charts future directions for LLMs in graph understanding and reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト認識インテリジェンスに大規模なテキストコーパスを活用することで、様々な分野に革命をもたらしている。 しかし、文脈サイズのため、LLMでグラフ全体を符号化することは基本的に制限される。 本稿では,LLM とグラフデータをよりよく統合する方法を考察し,複雑なグラフ構造を扱う上で LLM の有効性を高めるために,様々な符号化法(テキスト,画像,モチーフ)を用いてグラフのグローバル接続を近似する手法を提案する。 また、グラフ構造解析においてLLMを評価するための新しいベンチマークであるGraphTMIも導入され、ホモフィリー、モチーフ存在、グラフの難しさなどの要因に焦点を当てている。 GPT-4Vのような高度な視覚言語モデルでサポートされている画像のモダリティは、重要な情報を保持しながらトークン制限を管理する上で、テキストよりも効果的である。 また,各符号化性能に及ぼす異なる因子の影響についても検討した。 本研究は、グラフ理解および推論タスクにおけるLLMの現在の限界と今後の方向性を示す。

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