論文の概要: GraphTranslator: Aligning Graph Model to Large Language Model for Open-ended Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07197v3
• Date: Tue, 20 Feb 2024 08:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 19:27:19.822084
• Title: GraphTranslator: Aligning Graph Model to Large Language Model for Open-ended Tasks
• Title（参考訳）: graphtranslator: オープンエンドタスクのためのグラフモデルを大きな言語モデルにアライメントする
• Authors: Mengmei Zhang, Mingwei Sun, Peng Wang, Shen Fan, Yanhu Mo, Xiaoxiao Xu, Hong Liu, Cheng Yang, Chuan Shi
• Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は強力なゼロショットと命令追従機能を備えている。 GraphTranslatorは、GMを活用して、事前に定義されたタスクを効果的に処理し、LLMの拡張インターフェースを活用して、さまざまなオープンなタスクをGMに提供することを目的としている。 ノード表現を言語の一種として扱うことにより、提案したGraphTranslatorは、ノード表現と言語命令に基づいて予測を行うLLMの権限を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.02825843494608
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) like ChatGPT, exhibit powerful zero-shot and instruction-following capabilities, have catalyzed a revolutionary transformation across diverse research fields of artificial intelligence, especially for open-ended tasks. While the idea is less explored in the graph domain, despite the availability of numerous powerful graph models (GMs), they are restricted to tasks in a pre-defined form. Although several methods applying LLMs to graphs have been proposed, they fail to simultaneously handle the pre-defined and open-ended tasks, with LLM as a node feature enhancer or as a standalone predictor. To break this dilemma, we propose to bridge the pretrained GM and LLM by a Translator, named GraphTranslator, aiming to leverage GM to handle the pre-defined tasks effectively and utilize the extended interface of LLMs to offer various open-ended tasks for GM. To train such Translator, we propose a Producer capable of constructing the graph-text alignment data along node information, neighbor information and model information. By treating the node representation as a type of language, the proposed GraphTranslator empowers an LLM to make predictions based on node representation and language instructions, providing a unified perspective for both pre-defined and open-ended tasks. Extensive results show that the proposed GraphTranslator effectively improves the results of zero-shot node classification. The graph question answering experiments reveal our GraphTranslator potential across a broad spectrum of open-ended applications through language instructions.
• Abstract（参考訳）: chatgptのような大規模言語モデル(llm)は強力なゼロショットと命令追従能力を示し、人工知能のさまざまな研究分野、特にオープンエンドタスクにおける革命的な変革を触媒している。 このアイデアはグラフドメインではあまり検討されていないが、多数の強力なグラフモデル(gms)が利用可能だが、事前に定義された形式でタスクに限定されている。 LLMをグラフに適用するいくつかの手法が提案されているが、ノード機能拡張器やスタンドアロン予測器として、事前に定義されたオープンなタスクを同時に処理することができない。 このジレンマを解消するために,事前に訓練されたGMとLLMをGraphTranslatorというトランスレータで橋渡しすることを提案する。 このようなトランスレータを訓練するために,ノード情報,近隣情報,モデル情報に沿ったグラフテキストアライメントデータを構築することができるプロデューサを提案する。 ノード表現を言語の一種として扱うことにより、提案するgraphtranslatorは、ノード表現と言語命令に基づく予測をllmに付与し、事前定義されたタスクとオープンエンドタスクの両方に対する統一的な視点を提供する。 その結果,提案したGraphTranslatorはゼロショットノード分類の結果を効果的に改善することがわかった。 グラフ質問応答実験では、言語命令を通じて、幅広い範囲のオープンエンドアプリケーションにわたって、GraphTranslatorの可能性を明らかにする。

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