論文の概要: GraphInsight: Unlocking Insights in Large Language Models for Graph Structure Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03258v2
- Date: Fri, 18 Oct 2024 03:11:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 23:23:02.507947
- Title: GraphInsight: Unlocking Insights in Large Language Models for Graph Structure Understanding
- Title（参考訳）: GraphInsight: グラフ構造理解のための大規模言語モデルのロック解除
- Authors: Yukun Cao, Shuo Han, Zengyi Gao, Zezhong Ding, Xike Xie, S. Kevin Zhou,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、グラフ記述シーケンスのプロンプトを通じてグラフィカルな構造情報を理解するのに苦労する。
マクロおよびマイクロレベルのグラフィカル情報に対するLLMの理解を改善するための新しいフレームワークであるGraphInsightを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.724492441325165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Although Large Language Models (LLMs) have demonstrated potential in processing graphs, they struggle with comprehending graphical structure information through prompts of graph description sequences, especially as the graph size increases. We attribute this challenge to the uneven memory performance of LLMs across different positions in graph description sequences, known as ''positional biases''. To address this, we propose GraphInsight, a novel framework aimed at improving LLMs' comprehension of both macro- and micro-level graphical information. GraphInsight is grounded in two key strategies: 1) placing critical graphical information in positions where LLMs exhibit stronger memory performance, and 2) investigating a lightweight external knowledge base for regions with weaker memory performance, inspired by retrieval-augmented generation (RAG). Moreover, GraphInsight explores integrating these two strategies into LLM agent processes for composite graph tasks that require multi-step reasoning. Extensive empirical studies on benchmarks with a wide range of evaluation tasks show that GraphInsight significantly outperforms all other graph description methods (e.g., prompting techniques and reordering strategies) in understanding graph structures of varying sizes.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はグラフ処理の可能性を実証しているが、グラフサイズが大きくなるにつれてグラフ記述シーケンスのプロンプトを通じてグラフィカル構造情報の理解に苦慮している。
この課題は「位置バイアス」と呼ばれるグラフ記述配列の異なる位置におけるLLMの不均一メモリ性能に起因する。
そこで我々は,マクロおよびマイクロレベルのグラフィカル情報に対するLLMの理解を改善するための新しいフレームワークであるGraphInsightを提案する。
GraphInsightには2つの重要な戦略がある。
1)LCMがより強力なメモリ性能を示す位置に重要なグラフィカル情報を配置し、
2)検索強化世代(RAG)にインスパイアされた,メモリ性能の低い領域に対する軽量な外部知識ベースの検討。
さらに、GraphInsightは、これらの2つの戦略を多段階推論を必要とする複合グラフタスクのLLMエージェントプロセスに統合することを検討している。
幅広い評価タスクを持つベンチマークに関する広範な実証研究により、グラフインサイトは他のグラフ記述手法(例えば、様々な大きさのグラフ構造を理解する上でのテクニックや並べ替え戦略)を著しく上回っていることが示されている。
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