Graph Machine Learning in the Era of Large Language Models (LLMs)
本文属于LLM系列文章，并作为《Graph Machine Learning in the Era of Large Language Models (LLMs)》的翻译版本出现。
大模型时代的图机器学习
- 摘要
- 引言部分
- 相关研究综述
- 图形化深度学习框架
- 基于图的LLM应用研究
- 图形化表示在LLMs中的应用
- 应用领域探索与实践
- 未来技术发展方向探讨
- 结论总结与展望
摘要
图形在社交网络、知识库以及分子发现等多个领域中被用来描绘复杂关系的作用发挥着重要作用。
随着深度学习的发展,GNN作为Graph ML的核心技术之一,正在发挥关键作用。
最近,LLM展示了在语言任务方面惊人的能力,并已在计算机视觉及推荐系统等多个应用领域得到了广泛应用。
这一显著的成功激发了研究LLM在图形相关领域的兴趣。
研究者们日益致力于探索LLM如何提升Graph ML的泛化能力、迁移能力和小样本学习性能。
与此同时,图形尤其是知识库蕴含着丰富可靠的事实信息,这种信息有助于增强LLM的推理能力的同时也可能缓解其局限性如幻觉和缺乏可解释性。
鉴于此一研究方向的成长迅速有必要的对LLM时代下的Graph ML最新进展进行全面综述以便于研究人员与从业者深入了解这一领域的发展前景。
为此本研究首先回顾了Graph ML领域的最新进展。
随后我们探讨了如何利用LLM来提升图特征的质量进而减少对标注数据依赖的问题同时解决OOD泛化等挑战。
接着我们深入分析了图形如何增强LLM重点突出了它们如何增强预训练与推理性能。
此外我们还进行了广泛的应用探讨并展望了这一有潜力的研究方向未来的发展前景与潜在机遇。
1 引言
2 相关工作
3 图上的深度学习
4 LLMS用于图模型
5 图用于LLMs
6 应用
7 未来方向
8 结论
在本次研究中，我们对LLM时代的图应用与图ML领域的最新进展进行了系统回顾，并将LLM定义为一个新兴的研究领域。我们首先梳理了Graph ML的发展历程及其演变趋势；随后深入探讨了基于LLM增强Graph ML的各种技术方法及其创新路径；鉴于LLM展现出广泛的应用能力，在增强Graph ML向生成对抗模型（GFM）方向上具有巨大的发展潜力；在此基础上进一步研究并提出了一种通过图形增强LLM的新技术框架；这种创新框架不仅显著提升了LLM的预训练能力和推理性能；而且还在多个实际应用场景中展现了其强大的潜力；尽管该研究已在多个关键领域取得了显著成效；但该领域仍在持续发展过程中并面临着诸多未解难题；因此我们重点分析并讨论了几类关键挑战及未来发展方向；最终我们的目标是为研究人员和从业者提供一个全面系统的综述框架；以此激发他们在这一极具前景的研究方向上的持续探索热情。