論文の概要: GraphInstruct: Empowering Large Language Models with Graph Understanding
and Reasoning Capability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04483v1
- Date: Thu, 7 Mar 2024 13:36:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 13:52:05.131151
- Title: GraphInstruct: Empowering Large Language Models with Graph Understanding
and Reasoning Capability
- Title（参考訳）: GraphInstruct: グラフ理解と推論機能を備えた大規模言語モデルの実現
- Authors: Zihan Luo, Xiran Song, Hong Huang, Jianxun Lian, Chenhao Zhang, Jinqi
Jiang, Xing Xie, Hai Jin
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のグラフ理解能力の評価と向上を行う。
本稿では,21の古典的グラフ推論タスクを含むGraphInstructというベンチマークを提案する。
我々は,グラフ理解能力の顕著な向上を示す効率的な命令チューニングにより,GraphLMを構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.357609062052205
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Evaluating and enhancing the general capabilities of large language models
(LLMs) has been an important research topic. Graph is a common data structure
in the real world, and understanding graph data is a crucial part for advancing
general intelligence. To evaluate and enhance the graph understanding abilities
of LLMs, in this paper, we propose a benchmark named GraphInstruct, which
comprehensively includes 21 classical graph reasoning tasks, providing diverse
graph generation pipelines and detailed reasoning steps. Based on
GraphInstruct, we further construct GraphLM through efficient
instruction-tuning, which shows prominent graph understanding capability. In
order to enhance the LLM with graph reasoning capability as well, we propose a
step mask training strategy, and construct a model named GraphLM+. As one of
the pioneering efforts to enhance the graph understanding and reasoning
abilities of LLMs, extensive experiments have demonstrated the superiority of
GraphLM and GraphLM+ over other LLMs. We look forward to more researchers
exploring the potential of LLMs in the graph data mining domain through
GraphInstruct. Our code for generating GraphInstruct is released publicly at:
https://github.com/CGCL-codes/GraphInstruct.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llms)の汎用性の評価と拡張は重要な研究テーマである。
グラフは現実世界では一般的なデータ構造であり、グラフデータの理解は汎用インテリジェンスを前進させる重要な要素である。
本稿では, LLMのグラフ理解能力を評価するために, 21の古典的グラフ推論タスクを包括的に含み, 多様なグラフ生成パイプラインと詳細な推論ステップを提供するGraphInstructというベンチマークを提案する。
GraphInstructに基づいて、グラフ理解能力を示す効率的な命令チューニングにより、GraphLMをさらに構築する。
グラフ推論機能を備えたLCMを向上するために,ステップマスクトレーニング戦略を提案し,GraphLM+というモデルを構築した。
LLMのグラフ理解と推論能力を高めるための先駆的な取り組みの1つとして、GraphLMとGraphLM+が他のLLMよりも優れていることを示す広範な実験がある。
GraphInstructを通じてグラフデータマイニング領域におけるLLMの可能性を探究する研究者を楽しみにしています。
GraphInstructを生成するコードは、https://github.com/CGCL-codes/GraphInstructで公開されています。
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