論文の概要: Bridging Visualization and Optimization: Multimodal Large Language Models on Graph-Structured Combinatorial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11968v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 08:28:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:24:41.851886
• Title: Bridging Visualization and Optimization: Multimodal Large Language Models on Graph-Structured Combinatorial Optimization
• Title（参考訳）: ブリジングビジュアライゼーションと最適化:グラフ構造化組合せ最適化に基づく多モーダル大言語モデル
• Authors: Jie Zhao, Kang Hao Cheong, Witold Pedrycz,
• Abstract要約: グラフ構造上の課題は、その非線形で複雑な性質のために本質的に困難である。 本研究では,高次構造的特徴を正確に保存するために,グラフを画像に変換する手法を提案する。 マルチモーダルな大規模言語モデルと単純な検索手法を組み合わせた革新的なパラダイムを生かし、新しい効果的なフレームワークを開発することを目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.17811386955609
• License:
• Abstract: Graph-structured combinatorial challenges are inherently difficult due to their nonlinear and intricate nature, often rendering traditional computational methods ineffective or expensive. However, these challenges can be more naturally tackled by humans through visual representations that harness our innate ability for spatial reasoning. In this study, we propose transforming graphs into images to preserve their higher-order structural features accurately, revolutionizing the representation used in solving graph-structured combinatorial tasks. This approach allows machines to emulate human-like processing in addressing complex combinatorial challenges. By combining the innovative paradigm powered by multimodal large language models (MLLMs) with simple search techniques, we aim to develop a novel and effective framework for tackling such problems. Our investigation into MLLMs spanned a variety of graph-based tasks, from combinatorial problems like influence maximization to sequential decision-making in network dismantling, as well as addressing six fundamental graph-related issues. Our findings demonstrate that MLLMs exhibit exceptional spatial intelligence and a distinctive capability for handling these problems, significantly advancing the potential for machines to comprehend and analyze graph-structured data with a depth and intuition akin to human cognition. These results also imply that integrating MLLMs with simple optimization strategies could form a novel and efficient approach for navigating graph-structured combinatorial challenges without complex derivations, computationally demanding training and fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造化の組合せ問題(英語版)は、その非線形で複雑な性質のため本質的に困難であり、しばしば伝統的な計算手法を効果的または高価なものにする。 しかし、これらの課題は、空間的推論に生まれながらの能力を利用する視覚的表現によって、人間によってより自然に取り組まれる可能性がある。 本研究では,グラフを画像に変換することで,その高次構造的特徴を正確に保存し,グラフ構造化合成タスクの解法に使用される表現に革命をもたらすことを提案する。 このアプローチにより、機械は複雑な組合せ問題に対処する際、人間のような処理をエミュレートできる。 マルチモーダル大言語モデル(MLLM)と単純な探索手法を組み合わせた革新的なパラダイムにより,このような問題に対処するための新しい効果的な枠組みを開発することを目指す。 MLLMの研究は、影響の最大化やネットワーク分割におけるシーケンシャルな意思決定といった組合せ問題から、6つの基本的なグラフ関連問題への対処まで、様々なグラフベースのタスクにまたがった。 その結果,MLLMは空間的知能に優れ,これらの問題に対処する特有な能力を示し,マシンが人間の認識に類似した深度と直感でグラフ構造データを理解・分析する可能性を著しく向上した。 これらの結果は、MLLMを単純な最適化戦略に統合することで、複雑な導出、計算的な訓練、微調整を必要とせず、グラフ構造化の組合せ課題をナビゲートするための、新しく効率的なアプローチを形成することも示唆している。

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