Fugu-MT 論文翻訳(概要): All in One and One for All: A Simple yet Effective Method towards Cross-domain Graph Pretraining

論文の概要: All in One and One for All: A Simple yet Effective Method towards Cross-domain Graph Pretraining

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09834v1
Date: Thu, 15 Feb 2024 09:55:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-16 16:18:43.231725
Title: All in One and One for All: A Simple yet Effective Method towards Cross-domain Graph Pretraining
Title（参考訳）: All in One and One for All: クロスドメイングラフ事前トレーニングのためのシンプルで効果的な方法
Authors: Haihong Zhao, Aochuan Chen, Xiangguo Sun, Hong Cheng, and Jia Li
Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) はコンピュータビジョン (CV) と自然言語処理 (NLP) の分野に革命をもたらした。 LLMの最も注目すべき進歩の1つは、単一のモデルが複数のドメインにまたがる広範囲で多様なデータセットでトレーニングされていることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.955565096212183
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized the fields of computer vision (CV) and natural language processing (NLP). One of the most notable advancements of LLMs is that a single model is trained on vast and diverse datasets spanning multiple domains -- a paradigm we term `All in One'. This methodology empowers LLMs with super generalization capabilities, facilitating an encompassing comprehension of varied data distributions. Leveraging these capabilities, a single LLM demonstrates remarkable versatility across a variety of domains -- a paradigm we term `One for All'. However, applying this idea to the graph field remains a formidable challenge, with cross-domain pretraining often resulting in negative transfer. This issue is particularly important in few-shot learning scenarios, where the paucity of training data necessitates the incorporation of external knowledge sources. In response to this challenge, we propose a novel approach called Graph COordinators for PrEtraining (GCOPE), that harnesses the underlying commonalities across diverse graph datasets to enhance few-shot learning. Our novel methodology involves a unification framework that amalgamates disparate graph datasets during the pretraining phase to distill and transfer meaningful knowledge to target tasks. Extensive experiments across multiple graph datasets demonstrate the superior efficacy of our approach. By successfully leveraging the synergistic potential of multiple graph datasets for pretraining, our work stands as a pioneering contribution to the realm of graph foundational model.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はコンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらした。 llmの最も注目すべき進歩の1つは、複数のドメインにまたがる巨大で多様なデータセットで、1つのモデルが訓練されていることだ。この方法論は、超一般化機能を持つllmに力を与え、さまざまなデータ分散の理解を促進する。これらの能力を活用することで、1つのllmは、さまざまなドメインにまたがる顕著な汎用性を示す。しかしながら、このアイデアをグラフフィールドに適用することは依然として大きな課題であり、クロスドメイン事前トレーニングはしばしば負の転送をもたらす。この問題は、トレーニングデータの質が外部知識源の組み入れを必要とする、少数の学習シナリオにおいて特に重要である。この課題に対応して,多種多様なグラフデータセットにまたがる共通性を活用した,事前学習のためのグラフコーディネータ(gcope)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。提案手法は,事前学習段階で異なるグラフデータセットを融合し,目的とするタスクに有意義な知識を蒸留・伝達する統一フレームワークである。複数のグラフデータセットにわたる大規模な実験は、我々のアプローチの優れた効果を示す。複数のグラフデータセットの相乗的ポテンシャルを事前学習に活用することにより、我々の研究はグラフ基礎モデルの領域への先駆的な貢献として立証される。

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