Advertisement

EXPLORING THE POTENTIAL OF LARGE LANGUAGE MODELS IN GRAPH GENERATION

阅读量：

本文属于LLM系列文章，并基于《EXPLORING THE POTENTIAL OF LARGE LANGUAGE MODELS IN GRAPH GENERATION》的研究进行翻译。

探讨大型语言模型在图生成中的潜力

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 LLM4GraphGen
  • 3 实验结果和分析
  • 4 相关工作
  • 5 结论

摘要

大型语言模型（LLM）已在多个领域取得了显著成就。近期研究将LLM应用于图判别任务（如节点分类），然而，在文献中对LLM生成图的能力尚无深入探讨。构建具有特定属性的图是LLM生成目标之一，在药物发现等领域具有重要价值。但这一过程往往充满挑战性。本文开发了名为LLM4GraphGen的新模型，并通过系统化的设计与广泛实验来评估其性能。具体而言，在理解不同图结构规则、捕捉结构类型分布以及利用领域知识等方面提出了若干定制任务以解决关键问题。实验结果表明，在基于规则与基于分布的图形生成方面，特别是GPT-4表现出令人鼓舞的能力。此外，在提示方法的有效性上也进行了深入探讨：小样本与思维链提示并非万能良药。值得注意的是，在分子等特定性质下表现突出的GPT-4可能为我们设计高效的基于LLM的图形生成模型奠定了基础，并提供了宝贵的见解与未来研究方向。

1 引言

2 LLM4GraphGen

3 实验结果和分析

4 相关工作

5 结论

本文探讨大型语言模型（LLM）应用于图生成任务的可能性，在现有研究中尚属首次尝试。本研究开发出一种名为LLM4GraphGen的新架构，并全面考察其理解与应用各种图结构规则的能力、对不同结构类型分布的捕捉能力以及基于领域知识的知识利用能力。研究表明，在基于规则与分布的基础上进行图生成显示出一定的前景与潜力。然而，在小样本提示与思想链提示的有效性上存在显著差异。此外发现，在特定性质分子方面的潜在能力同样值得关注。这些发现不仅为未来的研究指明了新方向。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

相关文章推荐

EXPLORING THE POTENTIAL OF LARGE LANGUAGE MODELS IN GRAPH GENERATION

本文是LLM系列文章，针对《EXPLORINGTHEPOTENTIALOFLARGELANGUAGEMODELSINGRAPHGENERATION》的翻译。

Exploring the Limitations of Large Language Models in Compositional Relation Reasoning

本文是LLM系列文章，针对《ExploringtheLimitationsofLargeLanguageModelsinCompositionalRelationReasoning》的翻译。

Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning

本文是LLM系列文章，针对《UnveilingtheMisusePotentialofBaseLargeLanguageModelsvia InContextLearning》的翻译。

Graph Machine Learning in the Era of Large Language Models (LLMs)

本文是LLM系列文章，针对《GraphMachineLearningintheEraofLargeLanguageModelsLLMs》的翻译。 大模型时代的图机器学习 摘要 1引言 2相关工作 3图...

Exploring and Unleashing the Power of Large Language Models in Automated Code Translation

本文是LLM系列文章，针对《ExploringandUnleashingthePowerofLargeLanguageModelsinAutomatedCodeTranslation》的翻译。

Exploring the Capabilities of Prompted Large Language Models in Educational and Assessment Applicati

文章目录 题目 摘要 相关工作 研究问题 当前研究进展 结论 题目 探索提示式大型语言模型在教育和评估应用中的能力 论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.11579 摘要 在...

Unlocking the Potential of Large Language Models for Explainable Recommendations

生成用户友好的关于推荐项目的原因的解释已经变得越来越普遍，这在很大程度上归功于语言生成技术的进步，这可以增强用户信任，并促进在使用在线服务时做出更明智的决策。然而，现有的可解释推荐系统侧重于使用小规模...

Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science

本文是LLM系列文章，针对《UnleashingthePotentialofLargeLanguageModelsforPredictiveTabularTasksinDataScience》的翻译。

Exploring the Impact of the Output Format on the Evaluation of Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《ExploringtheImpactoftheOutputFormatontheEvaluationof LargeLanguageModelsforCodeTransla...

Evaluating the Generation Capabilities of Large Chinese Language Models

文章目录 题目 摘要 相关工作 CGEval 实验 题目 评估大型中文语言模型的生成能力 论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.04823 项目地址：http://cgeva...