論文の概要: Revisiting the Graph Reasoning Ability of Large Language Models: Case Studies in Translation, Connectivity and Shortest Path

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09529v1
• Date: Sun, 18 Aug 2024 16:26:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 18:24:47.970284
• Title: Revisiting the Graph Reasoning Ability of Large Language Models: Case Studies in Translation, Connectivity and Shortest Path
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのグラフ推論能力の再検討:翻訳,接続性,最短経路を事例として
• Authors: Xinnan Dai, Qihao Wen, Yifei Shen, Hongzhi Wen, Dongsheng Li, Jiliang Tang, Caihua Shan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のグラフ推論能力に着目する。 グラフ記述変換,グラフ接続,最短パス問題という3つの基本グラフタスクにおけるLLMの能力を再考する。 この結果から,LLMはテキスト記述によるグラフ構造理解に失敗し,これらの基本課題に対して様々な性能を示すことが可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.71787069694794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved great success in various reasoning tasks. In this work, we focus on the graph reasoning ability of LLMs. Although theoretical studies proved that LLMs are capable of handling graph reasoning tasks, empirical evaluations reveal numerous failures. To deepen our understanding on this discrepancy, we revisit the ability of LLMs on three fundamental graph tasks: graph description translation, graph connectivity, and the shortest-path problem. Our findings suggest that LLMs can fail to understand graph structures through text descriptions and exhibit varying performance for all these three fundamental tasks. Meanwhile, we perform a real-world investigation on knowledge graphs and make consistent observations with our findings. The codes and datasets are available.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々な推論タスクで大きな成功を収めた。 本研究では,LLMのグラフ推論能力に着目した。 理論的研究により、LLMはグラフ推論タスクを処理可能であることが証明されたが、実証的な評価によって多くの失敗が明らかになった。 この相違についてより深く理解するために、グラフ記述変換、グラフ接続、最短パス問題という3つの基本的なグラフタスクにおけるLLMの能力を再考する。 この結果から,LLMはテキスト記述によるグラフ構造理解に失敗し,これら3つの基本課題に対して様々な性能を示すことが可能であることが示唆された。 一方,知識グラフの実態調査を行い,その結果と一貫した観察を行った。 コードとデータセットは利用可能だ。

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