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GraphInstruct: Empowering Large Language Models with Graph Understanding and Reasoning Capability

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本文属于LLM系列文章，并基于《GraphInstruct: Empowering Large Language Models with Graph Understanding and Reasoning Capability》提供翻译版本。

GraphDirective：赋予大型语言模型图形理解和推理能力

  • Abstract
  • 引言部分
  • 相关研究领域
  • 图指令基准测试
  • 基于该方法训练大型语言模型
  • 实验部分
  • 图推理技术分析
  • 结论部分
  • 方法局限性分析

摘要

评测大型语言模型（LLM）的通用能力一直是重要的研究课题之一。

1 引言

2 相关工作

3 GraphInstruct基准

4 GraphLM：在GraphInstruction上训练大型语言模型

5 实验

6 面向图推理

7 结论

为了提升LLM在处理图数据方面的核心能力，在本研究中我们开发出了一个命名为GraphInstruction的新基准集。该基准集精心设计了21个具有代表性的图推理任务，并详细列出了这些任务所涉及的多种不同的图生成模式以及详细的推理步骤说明。基于此基准集的构建过程，我们通过微调训练得到了两个性能优异的模型—— GraphLM 和 EnhancedGraphLM。这一系列模型不仅展现了LLM在图理解方面的强大能力，并且也体现了其在复杂推理过程中的出色表现。我们的研究目标是希望该基准集能够成为未来研究人员探索提升LLM图形数据挖掘能力的重要起始点。

局限性

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