論文の概要: Exploring Graph Structure Comprehension Ability of Multimodal Large Language Models: Case Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08864v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 14:26:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 16:09:45.288518
• Title: Exploring Graph Structure Comprehension Ability of Multimodal Large Language Models: Case Studies
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルのグラフ構造理解能力の探索:ケーススタディ
• Authors: Zhiqiang Zhong, Davide Mottin,
• Abstract要約: 本研究では,グラフの可視化が大規模言語モデル(LLM)の性能に与える影響について検討する。 本実験は,純粋テキストグラフ表現に対するマルチモーダルアプローチの有効性を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.067145619709089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities in processing various data structures, including graphs. While previous research has focused on developing textual encoding methods for graph representation, the emergence of multimodal LLMs presents a new frontier for graph comprehension. These advanced models, capable of processing both text and images, offer potential improvements in graph understanding by incorporating visual representations alongside traditional textual data. This study investigates the impact of graph visualisations on LLM performance across a range of benchmark tasks at node, edge, and graph levels. Our experiments compare the effectiveness of multimodal approaches against purely textual graph representations. The results provide valuable insights into both the potential and limitations of leveraging visual graph modalities to enhance LLMs' graph structure comprehension abilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、グラフを含む様々なデータ構造を処理する際、顕著な能力を示している。 従来の研究は、グラフ表現のためのテキスト符号化手法の開発に重点を置いてきたが、マルチモーダルLLMの出現は、グラフ理解のための新たなフロンティアを示している。 これらの高度なモデルは、テキストと画像の両方を処理できるが、従来のテキストデータと並行して視覚表現を組み込むことで、グラフ理解の潜在的な改善を提供する。 本研究では,グラフの可視化がノード,エッジ,グラフレベルでのベンチマークタスクのLLM性能に与える影響について検討した。 本実験は,純粋テキストグラフ表現に対するマルチモーダルアプローチの有効性を比較した。 この結果は、LLMのグラフ構造理解能力を高めるために、視覚グラフモダリティを活用する可能性と限界の両方について、貴重な洞察を提供する。

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