論文の概要: LangGFM: A Large Language Model Alone Can be a Powerful Graph Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14961v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 03:27:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:19:31.116605
• Title: LangGFM: A Large Language Model Alone Can be a Powerful Graph Foundation Model
• Title（参考訳）: LangGFM: 大規模言語モデル 単独で強力なグラフ基盤モデルになる
• Authors: Tianqianjin Lin, Pengwei Yan, Kaisong Song, Zhuoren Jiang, Yangyang Kang, Jun Lin, Weikang Yuan, Junjie Cao, Changlong Sun, Xiaozhong Liu,
• Abstract要約: グラフ基礎モデル(GFM)が最近注目を集めている。 現在の研究は、グラフ学習タスクの特定のサブセットに焦点を当てる傾向がある。 GFMBenchは26のデータセットからなる体系的で包括的なベンチマークである。 また,大規模言語モデルに完全に依存する新しいGFMであるLangGFMを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.047809869136458
• License:
• Abstract: Graph foundation models (GFMs) have recently gained significant attention. However, the unique data processing and evaluation setups employed by different studies hinder a deeper understanding of their progress. Additionally, current research tends to focus on specific subsets of graph learning tasks, such as structural tasks, node-level tasks, or classification tasks. As a result, they often incorporate specialized modules tailored to particular task types, losing their applicability to other graph learning tasks and contradicting the original intent of foundation models to be universal. Therefore, to enhance consistency, coverage, and diversity across domains, tasks, and research interests within the graph learning community in the evaluation of GFMs, we propose GFMBench-a systematic and comprehensive benchmark comprising 26 datasets. Moreover, we introduce LangGFM, a novel GFM that relies entirely on large language models. By revisiting and exploring the effective graph textualization principles, as well as repurposing successful techniques from graph augmentation and graph self-supervised learning within the language space, LangGFM achieves performance on par with or exceeding the state of the art across GFMBench, which can offer us new perspectives, experiences, and baselines to drive forward the evolution of GFMs.
• Abstract（参考訳）: グラフ基礎モデル(GFM)が最近注目を集めている。 しかし、異なる研究で使われているユニークなデータ処理と評価のセットアップは、それらの進歩をより深く理解するのを妨げる。 さらに、現在の研究は、構造的タスク、ノードレベルのタスク、分類タスクなど、グラフ学習タスクの特定のサブセットに焦点を当てる傾向にある。 結果として、特定のタスクタイプに適した特殊なモジュールが組み込まれ、他のグラフ学習タスクへの適用性を失い、基礎モデルの本来の意図が普遍的であることに矛盾することが多い。 そこで, GFMの評価において, 領域, タスク, 研究分野間の一貫性, 包括性, 多様性を高めるため, 26データセットからなる総合的かつ総合的なベンチマークである GFMBench を提案する。 さらに,大規模言語モデルに完全に依存する新しいGFMであるLangGFMを紹介する。 効果的なグラフテクスチャライゼーションの原則を再考し、言語空間におけるグラフ強化とグラフ自己教師型学習から成功したテクニックを再調達することで、LangGFMは、GFMBench全体の最先端と同等以上のパフォーマンスを実現し、GFMの進化を促進するための新たな視点、経験、ベースラインを提供することができる。

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