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datafun蒋卓人.pdf

上传人: 张** 编号:158420 2024-03-31 52页 13.66MB

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本文主要探讨了大型语言模型(LLMs)在图学习领域的应用。首先,文章解释了为何应用LLMs进行图学习,包括其强大的文本编码/解码能力和新兴的推理能力。其次,文章概述了LLMs在图学习中的现状,包括不同类型的图数据应用场景,如纯图、文本配对图和文本属性图,以及LLMs在这些场景中的不同角色。然后,文章讨论了LLMs如何促进跨领域跨任务的统一图学习,包括跨领域图学习的挑战和机遇。最后,文章提出了未来的研究方向,如LLMs在图学习中真正学到的内容,以及如何利用LLMs实现跨领域图学习的通用结构特征。文章还感谢了所有参与者和资助机构,并引用了一系列相关研究。
"大语言模型如何提升图学习能力?" LLM能一统江湖吗?" 探索未来的结合之路"
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