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GraphTranslator0323.pdf

上传人: 张** 编号:158421 2024-03-31 47页 6.65MB

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本文主要探讨了图模型(Graph Models)与大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的结合,提出了GraphTranslator框架,旨在桥接图模型和语言模型之间的差距,以处理开放性任务。核心数据包括:图理论的发展历程,图神经网络的演变,以及图模型与语言模型的结合。关键点如下: 1. 图模型是任何在广泛数据上训练,并能适应广泛下游任务的模型。 2. 大型语言模型拥有数十亿参数,展现出向人工智能(AGI)迈进的能力。 3. 图(网络)是描述关系数据的一种通用语言。 4. 现有工作在探索如何构建图模型(GFM),但尚未有明确的解决方案。 5. GraphTranslator通过将图表示转换为语言模型能理解的token序列,来实现图模型与语言模型的结合。 6. 实验表明,GraphTranslator在淘宝和ArXiv数据集上的零样本场景中表现出色。 7. 未来的研究方向包括:数据量与质量的提升,模型架构与学习范式的创新,应用与评估,以及安全隐私问题。
"图神经网络如何与大型语言模型结合?" "如何通过图翻译器提高零样本学习的性能?" "图神经网络在开放任务中的未来发展方向是什么?"
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