論文の概要: Attention Mechanisms Perspective: Exploring LLM Processing of Graph-Structured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02130v1
• Date: Sun, 04 May 2025 14:40:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.440178
• Title: Attention Mechanisms Perspective: Exploring LLM Processing of Graph-Structured Data
• Title（参考訳）: 注意機構の展望:グラフ構造化データのLCM処理の探索
• Authors: Zhong Guan, Likang Wu, Hongke Zhao, Ming He, Jianpin Fan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)がグラフ構造化データをどのように処理するかを検討する。 LLMがグラフ構造データにどのように注意を向けるかというユニークな現象を明らかにする。 LLMによるデータモデリングを改善するために,これらの結果を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.907949155931474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Attention mechanisms are critical to the success of large language models (LLMs), driving significant advancements in multiple fields. However, for graph-structured data, which requires emphasis on topological connections, they fall short compared to message-passing mechanisms on fixed links, such as those employed by Graph Neural Networks (GNNs). This raises a question: ``Does attention fail for graphs in natural language settings?'' Motivated by these observations, we embarked on an empirical study from the perspective of attention mechanisms to explore how LLMs process graph-structured data. The goal is to gain deeper insights into the attention behavior of LLMs over graph structures. We uncovered unique phenomena regarding how LLMs apply attention to graph-structured data and analyzed these findings to improve the modeling of such data by LLMs. The primary findings of our research are: 1) While LLMs can recognize graph data and capture text-node interactions, they struggle to model inter-node relationships within graph structures due to inherent architectural constraints. 2) The attention distribution of LLMs across graph nodes does not align with ideal structural patterns, indicating a failure to adapt to graph topology nuances. 3) Neither fully connected attention nor fixed connectivity is optimal; each has specific limitations in its application scenarios. Instead, intermediate-state attention windows improve LLM training performance and seamlessly transition to fully connected windows during inference. Source code: \href{https://github.com/millioniron/LLM_exploration}{LLM4Exploration}
• Abstract（参考訳）: 注意機構は、大規模言語モデル(LLM)の成功に不可欠であり、複数の分野において大きな進歩をもたらす。 しかし、トポロジ的接続に重点を置くグラフ構造化データの場合、グラフニューラルネットワーク(GNN)などの固定リンク上のメッセージパッシング機構に比べ、短くなる。 自然言語設定におけるグラフの注意は失敗するのか?」 これらの観察に動機づけられた私たちは、注意機構の観点から、LLMがグラフ構造化データをどのように処理するかを探索する実験的な研究に着手した。 目標は、グラフ構造上のLLMの注意行動についてより深い洞察を得ることである。 LLMがグラフ構造データにどのように注意を向けるかというユニークな現象を発見し,これらの知見を分析し,LLMによるモデリングを改善する。 私たちの研究の主な発見は次のとおりである。 1) LLMはグラフデータを認識し, テキストノード間の相互作用を捉えることができるが, 固有のアーキテクチャ制約のため, グラフ構造内のノード間関係のモデル化に苦慮している。 2)グラフノード間のLLMの注意分布は理想的な構造パターンと一致せず,グラフトポロジのニュアンスに適応できないことを示す。 3) 完全に接続された注意も固定された接続も最適ではありません。 代わりに、中間状態のアテンションウィンドウはLLMトレーニング性能を改善し、推論中に完全に接続されたウィンドウにシームレスに遷移する。 ソースコード: \href{https://github.com/millioniron/LLM_exploration}{LLM4Exploration}

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