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/2311.09862v2
• Date: Wed, 13 Mar 2024 23:32:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-16 02:12:48.821666
• 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, 画像のどのモダリティを使うべきか : 大規模言語モデルを用いたグラフの理解
• Authors: Debarati Das, Ishaan Gupta, Jaideep Srivastava, Dongyeop Kang,
• Abstract要約: 本稿では,テキスト,画像,モチーフなどの多様性を持つグラフを符号化する新たな手法を提案する。 また、グラフ構造解析において、LLM(Large Language Models)を評価するための新しいベンチマークであるGraphTMIも提示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.251972223585765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our research integrates graph data with Large Language Models (LLMs), which, despite their advancements in various fields using large text corpora, face limitations in encoding entire graphs due to context size constraints. This paper introduces a new approach to encoding a graph with diverse modalities, such as text, image, and motif, coupled with prompts to approximate a graph's global connectivity, thereby enhancing LLMs' efficiency in processing complex graph structures. The study also presents GraphTMI, a novel benchmark for evaluating LLMs in graph structure analysis, focusing on homophily, motif presence, and graph difficulty. Key findings indicate that the image modality, especially with vision-language models like GPT-4V, is superior to text in balancing token limits and preserving essential information and outperforms prior graph neural net (GNN) encoders. Furthermore, the research assesses how various factors affect the performance of each encoding modality and outlines the existing challenges and potential future developments for LLMs in graph understanding and reasoning tasks. All data will be publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,グラフデータとLarge Language Models (LLMs)を統合し,大規模テキストコーパスを用いた様々な分野での進歩にもかかわらず,コンテキストサイズ制約によりグラフ全体を符号化する際の制限に直面している。 本稿では,テキスト,画像,モチーフなどの多様性を持つグラフを符号化する新たな手法を提案する。 この研究では、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も提示され、ホモフィリー、モチーフ存在、グラフの難しさに焦点を当てている。 重要な発見は、特にGPT-4Vのような視覚言語モデルでは、画像のモダリティがトークン制限のバランスをとり、必須情報を保存し、先行グラフニューラルネット(GNN)エンコーダよりも優れていることを示している。 さらに, 様々な要因が各符号化モダリティの性能に与える影響を評価し, グラフ理解・推論タスクにおけるLCMの課題と今後の展開について概説する。 すべてのデータは受理時に公開されます。

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