論文の概要: ProG: A Graph Prompt Learning Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05346v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 04:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 20:14:35.818027
• Title: ProG: A Graph Prompt Learning Benchmark
• Title（参考訳）: ProG: グラフプロンプト学習ベンチマーク
• Authors: Chenyi Zi, Haihong Zhao, Xiangguo Sun, Yiqing Lin, Hong Cheng, Jia Li,
• Abstract要約: グラフプロンプト学習が「プレトレイン・ファインチューン」に代わる有望な選択肢として登場 グラフプロンプト学習のための総合ベンチマークを初めて導入する。 本稿では,さまざまなグラフプロンプトモデルの実行を合理化する,使いやすいオープンソースライブラリである'ProG'を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.229372585695092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial general intelligence on graphs has shown significant advancements across various applications, yet the traditional 'Pre-train & Fine-tune' paradigm faces inefficiencies and negative transfer issues, particularly in complex and few-shot settings. Graph prompt learning emerges as a promising alternative, leveraging lightweight prompts to manipulate data and fill the task gap by reformulating downstream tasks to the pretext. However, several critical challenges still remain: how to unify diverse graph prompt models, how to evaluate the quality of graph prompts, and to improve their usability for practical comparisons and selection. In response to these challenges, we introduce the first comprehensive benchmark for graph prompt learning. Our benchmark integrates SIX pre-training methods and FIVE state-of-the-art graph prompt techniques, evaluated across FIFTEEN diverse datasets to assess performance, flexibility, and efficiency. We also present 'ProG', an easy-to-use open-source library that streamlines the execution of various graph prompt models, facilitating objective evaluations. Additionally, we propose a unified framework that categorizes existing graph prompt methods into two main approaches: prompts as graphs and prompts as tokens. This framework enhances the applicability and comparison of graph prompt techniques. The code is available at: https://github.com/sheldonresearch/ProG.
• Abstract（参考訳）: グラフ上の人工知能は、様々なアプリケーションで顕著な進歩を見せているが、従来の'Pre-train & Fine-Tune'パラダイムは、特に複雑で少数のショット設定において、非効率性と負の転送問題に直面している。 グラフプロンプト学習は、データを操作する軽量なプロンプトを活用し、下流のタスクをプリテキストに書き換えることでタスクギャップを埋める、有望な代替手段として浮上する。 しかし、グラフプロンプトモデルを統一する方法、グラフプロンプトの品質を評価する方法、実用的な比較と選択のためのユーザビリティの改善など、いくつかの重要な課題が残っている。 これらの課題に応えて、グラフプロンプト学習のための最初の総合的なベンチマークを導入する。 本ベンチマークでは,SIX事前学習手法とFIVE最先端グラフプロンプト技術を統合し,FIFTEEN多種多様なデータセットを用いて評価を行い,性能,柔軟性,効率を評価する。 また,さまざまなグラフプロンプトモデルの実行を合理化し,客観的評価を容易にするオープンソースライブラリであるProGについても紹介する。 さらに,既存のグラフプロンプトメソッドを,グラフとしてのプロンプトとトークンとしてのプロンプトの2つの主要なアプローチに分類する統合フレームワークを提案する。 このフレームワークは、グラフプロンプト技術の適用性と比較を強化する。 コードは、https://github.com/sheldonresearch/ProG.comで入手できる。

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