論文の概要: LLM4GNAS: A Large Language Model Based Toolkit for Graph Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10459v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 07:26:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:00.734257
• Title: LLM4GNAS: A Large Language Model Based Toolkit for Graph Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: LLM4GNAS: グラフニューラルネットワーク検索のための大規模言語モデルベースツールキット
• Authors: Yang Gao, Hong Yang, Yizhi Chen, Junxian Wu, Peng Zhang, Haishuai Wang,
• Abstract要約: グラフアーキテクチャ探索(GNAS)はグラフニューラルネットワーク(GNN)の自動設計を容易にする 既存のGNASアプローチでは、しばしば新しいグラフ検索空間に手動で適応する必要がある。 LLM4GNASは,Large Language Models (LLMs) の生成能力を活用したGNAS用ツールキットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.684865806396104
• License:
• Abstract: Graph Neural Architecture Search (GNAS) facilitates the automatic design of Graph Neural Networks (GNNs) tailored to specific downstream graph learning tasks. However, existing GNAS approaches often require manual adaptation to new graph search spaces, necessitating substantial code optimization and domain-specific knowledge. To address this challenge, we present LLM4GNAS, a toolkit for GNAS that leverages the generative capabilities of Large Language Models (LLMs). LLM4GNAS includes an algorithm library for graph neural architecture search algorithms based on LLMs, enabling the adaptation of GNAS methods to new search spaces through the modification of LLM prompts. This approach reduces the need for manual intervention in algorithm adaptation and code modification. The LLM4GNAS toolkit is extensible and robust, incorporating LLM-enhanced graph feature engineering, LLM-enhanced graph neural architecture search, and LLM-enhanced hyperparameter optimization. Experimental results indicate that LLM4GNAS outperforms existing GNAS methods on tasks involving both homogeneous and heterogeneous graphs.
• Abstract（参考訳）: Graph Neural Architecture Search (GNAS)は、特定の下流グラフ学習タスクに適したグラフニューラルネットワーク(GNN)の自動設計を容易にする。 しかし、既存のGNASアプローチは、しばしば新しいグラフ検索空間に手動で適応し、コード最適化とドメイン固有の知識を必要とする。 この課題に対処するために,大規模言語モデル (LLM) の生成能力を活用する GNAS 用ツールキット LLM4GNAS を提案する。 LLM4GNASは、LLMに基づくグラフニューラルネットワーク検索アルゴリズムのためのアルゴリズムライブラリを含み、LLMプロンプトの修正により、GNASメソッドを新しい検索空間に適応させることができる。 このアプローチにより、アルゴリズムの適応とコード修正に手動で介入する必要がなくなる。 LLM4GNASツールキットは拡張可能で堅牢であり、LLM強化グラフ特徴工学、LLM強化グラフニューラルネットワーク探索、LLM強化ハイパーパラメータ最適化を取り入れている。 実験結果から、LLM4GNASは、同種グラフと異種グラフの両方を含むタスクにおいて、既存のGNAS法よりも優れていることが示唆された。

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