2.2 领域特定型图基础模型(Domain-specific GFMs) 2.3 任务特定型图基础模型(Task-specific GFMs) 三、图基础模型的可迁移原则 3.1 网络分析 3.2 表达能力 3.3 稳定性 参考文献 引言 在图神经网络(Graph Neural Network, GNN)飞速发展的今天,图基础模型作为一种新兴研究方向,逐渐受到了广泛关注。本文将从图基础模型...
所以从模型本质来看,大模型无法胜任图任务。 另外,大模型也难以处理多样的图任务。 (2)图模型不具备大模型的能力 图模型也不具备大模型的能力。图模型表达能力有限,还存在过平滑、过压缩的问题,无法做成深层模型,并且也不具备涌现能力、难以支持多任务。 9.图基础模型 大模型和图模型无法解决彼此的问题,因此提出了...
图基础模型的概念 图基础模型(GFMs) 是一个在广泛的图数据上预先训练的大模型,用于在不同的下游图学习任务中进行微调。GFMs 具备两个主要特征:涌现和同质化。涌现指的是仅在大规模图模型中显现的新能力,而同质化表示模型可以适应不同类型的图学习任务。 目前还没有明确的解决方案来设计和实现 GFMs,但研究人员已...
节点关系建模：在构建通用图模型时，有效地建模节点关系至关重要，这关系到模型的扩展性和效率。数据稀缺：面对数据获取的难题，我们通过大型语言模型进行数据增强，以模拟复杂的图结构关系，提升模型训练质量。通过一系列创新方法，如拓扑感知的图Tokenizer和基于锚点的图Transformer，OpenGraph有效应对上述挑战，在多个数据集...
由于图基础模型理想情况下应该处理广泛的问题,因此正确的表达能力难以捉摸。例如,在节点分类任务中,节点特征与图同质性或异质性一样重要。在链接预测中,结构模式和打破自同构更为重要(节点特征通常不会带来巨大的性能提升)。在图级任务中,图同构开始...
由于我们的图token序列数据一般有较大的token数量和隐表征维度,OpenGraph采用的图transformer对输入的token序列进行采样,只学习当前训练批次内的token间两两关系,使得需要建模的关系对数量从节点数量平方,降低到训练批次大小的平方,从而大大减小图transformer在训练阶段的时间和空间开销。并且,这种采样方法能够让模型在训练时...
最终,我们在修正的节点表征基础上,再次进行图采样,得到最终的图结构数据。 实验验证 实验中,我们仅使用基于LLM的生成数据集进行OpenGraph模型训练,而测试数据集都是各个应用场景下的真实数据集,并包括了节点分类和链路预测两类任务。实验的具体设置如下: 0-shot设置 为了验证OpenGraph的零样本预测能力,OpenGraph在生成...
近日,北邮GAMMA Lab师生与国内外多名专家学者联合发布了名为“Towards Graph Foundation Models: A Survey and Beyond”的文章,探讨了图基础模型的概念、实现图基础模型的潜在方案和未来研究方向。这可能是第一篇关于图基础模型的综述。 研究领域:图神...
在数据科学的广阔领域中,图数据以其独特的结构特性,在社交网络、学术研究、交通监控及生物信息学等多个前沿阵地发挥着关键作用。为了深入挖掘这些图数据的潜力,AnyGraph 应运而生,它是一款旨在打破领域界限、实现零样本预测的图基础模型创新。 AnyGraph的核心挑战与解决方案 ...
这篇指南探讨了新兴领域的图基础模型(GFM),旨在将大型语言模型(LLMs)的能力与图模型的结构洞察相结合。内容深入探讨了GFM处理复杂系统的潜力,通过图数据训练突出了与传统基于语言的模型的独特挑战和技术差异。强调了改善数据质量、架构和训练策略对于推动GFM发展的重要性。此外,该指南还涉及了在多模态建模中的潜在应用...