論文の概要: LOGIN: A Large Language Model Consulted Graph Neural Network Training Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13902v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 08:29:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 20:23:24.007752
• Title: LOGIN: A Large Language Model Consulted Graph Neural Network Training Framework
• Title（参考訳）: LOGIN: 大規模言語モデルによるグラフニューラルネットワークトレーニングフレームワーク
• Authors: Yiran Qiao, Xiang Ao, Yang Liu, Jiarong Xu, Xiaoqian Sun, Qing He,
• Abstract要約: 我々は,GNN設計プロセスの合理化とLarge Language Models(LLM)の利点を活用して,下流タスクにおけるGNNの性能向上を目指す。 我々は,LLMs-as-Consultants(LLMs-as-Consultants)という新たなパラダイムを策定し,LLMとGNNを対話的に統合する。 両グラフのノード分類におけるLOGINの有効性を実証的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.54068909225463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent prevailing works on graph machine learning typically follow a similar methodology that involves designing advanced variants of graph neural networks (GNNs) to maintain the superior performance of GNNs on different graphs. In this paper, we aim to streamline the GNN design process and leverage the advantages of Large Language Models (LLMs) to improve the performance of GNNs on downstream tasks. We formulate a new paradigm, coined "LLMs-as-Consultants," which integrates LLMs with GNNs in an interactive manner. A framework named LOGIN (LLM Consulted GNN training) is instantiated, empowering the interactive utilization of LLMs within the GNN training process. First, we attentively craft concise prompts for spotted nodes, carrying comprehensive semantic and topological information, and serving as input to LLMs. Second, we refine GNNs by devising a complementary coping mechanism that utilizes the responses from LLMs, depending on their correctness. We empirically evaluate the effectiveness of LOGIN on node classification tasks across both homophilic and heterophilic graphs. The results illustrate that even basic GNN architectures, when employed within the proposed LLMs-as-Consultants paradigm, can achieve comparable performance to advanced GNNs with intricate designs. Our codes are available at https://github.com/QiaoYRan/LOGIN.
• Abstract（参考訳）: グラフ機械学習に関する最近の一般的な研究は、グラフニューラルネットワーク(GNN)の高度な変種を設計して、異なるグラフ上でのGNNの優れたパフォーマンスを維持することを含む、同様の方法論に従うのが一般的である。 本稿では,GNN設計プロセスの合理化と,Large Language Models(LLM)の利点を活用して,下流タスクにおけるGNNの性能向上を図ることを目的とする。 我々は,LLMs-as-Consultants(LLMs-as-Consultants)という新たなパラダイムを策定し,LLMとGNNを対話的に統合する。 LOGIN(LLM Consulted GNN Training)と呼ばれるフレームワークがインスタンス化され、GNNトレーニングプロセス内でLLMのインタラクティブな利用が促進される。 まず、発見ノードの簡潔なプロンプトを作成し、包括的意味情報やトポロジ情報を持ち込み、LLMへの入力として機能する。 第2に、LLMからの応答を正しさに応じて活用する補完的な対応機構を考案し、GNNを洗練させる。 両グラフのノード分類におけるLOGINの有効性を実証的に評価した。 提案するLLM-as-Consultantsパラダイムで採用されている基本GNNアーキテクチャでさえ、複雑な設計を持つ高度なGNNと同等の性能を達成できることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/QiaoYRan/LOGIN.comで公開されています。

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