論文の概要: Can Graph Descriptive Order Affect Solving Graph Problems with LLMs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07140v4
• Date: Wed, 16 Oct 2024 14:34:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:38:57.626256
• Title: Can Graph Descriptive Order Affect Solving Graph Problems with LLMs?
• Title（参考訳）: グラフ記述次数はLLMのグラフ問題に影響を及ぼすか?
• Authors: Yuyao Ge, Shenghua Liu, Baolong Bi, Yiwei Wang, Lingrui Mei, Wenjie Feng, Lizhe Chen, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、数学的推論や論理的推論を含む推論タスクにおいて大きな成功を収めた。 従来の研究は様々な手法を用いてLSMのグラフ推論能力について研究してきた。 重要な要素は、主に見過ごされ、グラフ記述がモデルに提示される即時順序である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.1577036285387
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved significant success in reasoning tasks, including mathematical reasoning and logical deduction. Among these reasoning tasks, graph problems stand out due to their complexity and unique structural characteristics, attracting considerable attention from researchers. Previous studies have explored LLMs' graph reasoning abilities through various techniques, such as different encoding methods for graph structures and the use of carefully designed prompts. However, a critical factor has been mostly overlooked: the prompt sequential order in which graph descriptions are presented to the models. In this study, we present the first comprehensive analysis of how the order of graph descriptions impacts LLM performance. Specifically, we comprehensively evaluate four graph description orders across six graph problems using six mainstream LLMs. The results reveal that: (1) ordered graph descriptions significantly improve LLMs' comprehension of graph structures; (2) the robustness of LLMs to graph description order varies across different tasks; and (3) the impact of graph order on performance is closely related to the inherent characteristics of tasks. This study provides a critical advancement in the application of LLMs for solving graph-related problems, paving the way for future research to optimize model performance through strategic graph description ordering.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、数学的推論や論理的推論を含む推論タスクにおいて大きな成功を収めた。 これらの推論タスクの中で、グラフの問題は、その複雑さと独特の構造的特徴から際立っている。 従来の研究では、グラフ構造の異なる符号化法や、慎重に設計されたプロンプトの使用など、様々な手法を用いて、LSMのグラフ推論能力について検討されてきた。 しかし、重要な要素は概ね見過ごされている: グラフ記述がモデルに提示される即時順序である。 本研究では,グラフ記述の順序がLLMの性能に与える影響について,初めて包括的解析を行った。 具体的には、6つの主要なLSMを用いて、6つのグラフ問題にまたがる4つのグラフ記述順序を包括的に評価する。 その結果,(1)順序グラフ記述はLLMのグラフ構造理解を著しく改善し,(2)グラフ記述順序に対するLLMの堅牢性はタスクによって異なり,(3)グラフの順序がタスク固有の特性に密接に関係していることが判明した。 本研究は, LLMのグラフ関連問題への応用において重要な進歩をもたらし, 戦略的グラフ記述順序付けによるモデル性能の最適化に向けた今後の研究の道を開くものである。

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