Survey || 探讨了大模型理解图结构数据

深度图学习与大模型LLM(小编): 大 家好,今天我给大家介绍一篇图+LLM的研究论文。这篇论文探讨了大模型(Large Language Models, LLMs)在理解图结构数据(graph-structured data)方面的能力。

作者提出了一个框架,将LLMs与图结构数据相结合,并在各种图挖掘任务中评估了它们的性能。 这项工作对于探索LLMs在处理复杂关系和依赖关系方面的潜力具有重要意义,因此我推荐大家阅读这篇论文。

1. 基本信息

• 论文题目:GPT4Graph: Can Large Language Models Understand Graph Structured Data? An Empirical Evaluation and Benchmarking
• 作者:Jiayan Guo, Lun Du, Hengyu Liu, Mengyu Zhou, Xinyi He, Shi Han
• 作者研究单位:
• School of Intelligence Science and Technology, Peking University
• Microsoft
• University of Technology Sydney
• Xi'an Jiaotong University

2. 研究背景

虽然LLMs在各种自然语言处理任务中表现出色,但对它们在图结构数据方面的性能研究还很少。 本文旨在评估LLMs理解图数据的能力,采用了一系列结构和语义相关的任务来评估LLMs在图理解方面的能力。 通过这项研究,作者揭示了LLMs在理解图和执行相关推理任务方面的当前局限性和未来方向。

3. 方法

本文提出了一个框架,将LLMs与图结构数据相结合。具体来说,该框架包括以下步骤:

1. 将图数据转换为LLM可以理解的图描述语言(Graph Description Language, GDL)格式;
2. 使用提示处理器(Prompt Handler)将用户查询和GDL结合起来,形成LLM的输入;
3. LLMs对输入进行推理并生成答案。

在推理过程中,LLMs可能会生成中间输出,需要由提示处理器处理,形成新的输入。

此外,本文还探讨了两种提示方法来增强LLM对图数据的理解:

1. 手动提示 (Manual Prompting):利用熟悉的图表示方式来提示LLM,如邻接表、边列表等。这种方法可以为LLM提供关于图的更全面、更丰富的上下文信息。

2. 自提示 (Self-Prompting):有时给定的图上下文可能包含较少有用或冗余的信息,因此需要LLM执行自提示以获取更多上下文或消除给定输入中不相关的信息。具体策略包括:

• 上下文摘要(Context Summarization):LLM可以通过提取关键特征(如重要节点、边或子图)来生成给定图的摘要,作为后续图相关问题或任务的提示。
• 格式解释(Format Explanation):当人难以给出输入图格式的完整描述时,可以让LLM自行生成格式解释,以获得更多输入图的上下文信息。

4. 实验发现

本文在结构理解任务和语义理解任务两个方面进行了实验,主要发现包括:

1. 输入设计对最终结果有显著影响。 通过精心设计输入的排列和组织,可以大大提高模型对任务结构方面的理解能力。

2. 角色提示通常可以提高性能。 通过明确指导模型关注图中的特定角色或关系,可以使其提取更有意义的见解并做出更准确的预测。