論文の概要: Parameter-Efficient Tuning Large Language Models for Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18271v1
• Date: Sun, 28 Apr 2024 18:36:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 15:16:10.574364
• Title: Parameter-Efficient Tuning Large Language Models for Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: グラフ表現学習のためのパラメータ効率の良いチューニング大言語モデル
• Authors: Qi Zhu, Da Zheng, Xiang Song, Shichang Zhang, Bowen Jin, Yizhou Sun, George Karypis,
• Abstract要約: Graph-awareを導入します。 GPEFT - グラフ表現学習のための新しい手法。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、隣接するノードからグラフプロンプトに構造情報をエンコードする。 我々は8つの異なるテキストリッチグラフで実施した総合的な実験を通じて,リンク予測評価において hit@1 と Mean Reciprocal Rank (MRR) の平均 2% の改善を観察し,本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.26278815157628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-rich graphs, which exhibit rich textual information on nodes and edges, are prevalent across a wide range of real-world business applications. Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable abilities in understanding text, which also introduced the potential for more expressive modeling in text-rich graphs. Despite these capabilities, efficiently applying LLMs to representation learning on graphs presents significant challenges. Recently, parameter-efficient fine-tuning methods for LLMs have enabled efficient new task generalization with minimal time and memory consumption. Inspired by this, we introduce Graph-aware Parameter-Efficient Fine-Tuning - GPEFT, a novel approach for efficient graph representation learning with LLMs on text-rich graphs. Specifically, we utilize a graph neural network (GNN) to encode structural information from neighboring nodes into a graph prompt. This prompt is then inserted at the beginning of the text sequence. To improve the quality of graph prompts, we pre-trained the GNN to assist the frozen LLM in predicting the next token in the node text. Compared with existing joint GNN and LMs, our method directly generate the node embeddings from large language models with an affordable fine-tuning cost. We validate our approach through comprehensive experiments conducted on 8 different text-rich graphs, observing an average improvement of 2% in hit@1 and Mean Reciprocal Rank (MRR) in link prediction evaluations. Our results demonstrate the efficacy and efficiency of our model, showing that it can be smoothly integrated with various large language models, including OPT, LLaMA and Falcon.
• Abstract（参考訳）: ノードやエッジに関する豊富なテキスト情報を示すテキストリッチグラフは、さまざまな現実世界のビジネスアプリケーションで広く利用されている。 大規模言語モデル(LLM)は、テキストの理解において顕著な能力を示し、テキストリッチグラフにおいてより表現豊かなモデリングの可能性をもたらした。 これらの能力にもかかわらず、グラフ上での表現学習にLLMを効率的に適用することは大きな課題である。 近年, LLMのパラメータ効率のよい微調整手法により, 時間とメモリ消費を最小限に抑え, 効率的な新しいタスク一般化が可能となった。 GPEFTは,テキストリッチグラフ上で LLM を用いた効率的なグラフ表現学習のための新しい手法である。 具体的には、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、隣接するノードからグラフプロンプトに構造情報をエンコードする。 このプロンプトはテキストシーケンスの開始時に挿入される。 グラフプロンプトの品質を向上させるため,ノードテキスト中の次のトークンを予測する際に,凍結LDMを支援するために,GNNを事前訓練した。 既存のGNNやLMと比較して,大規模言語モデルからノード埋め込みを直接生成し,手頃な微調整コストで生成する。 我々は8つの異なるテキストリッチグラフで実施した総合的な実験を通じて,リンク予測評価において hit@1 と Mean Reciprocal Rank (MRR) の平均 2% の改善を観察し,本手法の有効性を検証した。 この結果から,OPT,LLaMA,Falconなどの大規模言語モデルとスムーズに統合できることが示唆された。

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