节点选择的目标是确定一组节点候选集,这些候选集将由大型语言模型(LLM)进行标注,随后在图神经网络(GNN)上进行训练。值得注意的是,选定的节点集通常规模较小,以保证预算的可控性。与传统图主动学习主要关注多样性和代表性不同,由于LLM可能在不同节点组上产生具有高变异性的噪声标签,因此标签质量也应纳入考量。 初步...
LLM 研究中,任务规划(task planning)在语言agent中越来越受到关注,其重点在于将复杂任务分解成可管理的子任务,并以图的形式排列,节点表示任务,边表示依赖关系。该研究探讨了LLM(如HuggingGPT,它利用专门的AI模型来处理复杂任务)在任务规划中的挑战。通过分析任务规划中的失败案例,该研究发现LLM难以理解任务图结构,这引...
框架的亮点包含: 1. 提出双阶段图指导调教范式,依次进行自监督图匹配任务调教和下游任务特定调教,使LLM逐步掌握图结构知识。 2. 设计轻量级图文对齐投影器,将编码后的图表示映射为图令牌,注入结构信息。 3. 基于对比的图文对齐机制,将图表示对齐到语言空间。 4. 引入链条思维知识蒸馏,增强模型的逐步推理能力。实验...
这种方法通过利用大模型的共识知识,使用LLMs作为推断模型,增强边缘和加强节点特征,从而提高模型的性能。 通过LLM增强的推荐模型:作者提出了一种LLMRec模型,该模型通过建立LLMs对用户互动偏好进行建模和解除项目属性偏差,从而解决了稀疏隐式反馈信号和低质量辅助信息的挑战。 One for All: Towards Training One Graph Mod...
近年来,LLMs(大型语言模型)在处理自然语言处理(NLP)任务时表现出色,而GNNs(图神经网络)则在挖掘和分析复杂关系数据(如图数据)方面展现出强大的能力。这种趋势使得将这两种技术结合在一起的研究变得热门,以解决更多领域的实际问题。GNN结合LLMs可以充分利用二者的互补优势,实现更全面的数据处理和分析,从而构建更大的模...
5.1 KG 增强的 LLM 预训练 虽然LLMs 在文本理解和生成方面表现出色,但它们仍可能产生语法正确但事实上错误的信息。在 LLM 预训练期间明确整合 KG 中的知识,有望增强 LLM 的学习能力和事实意识 [155]–[157]。在本小节中,我们将概述 KG 增强预训练语言模型(PLMs)的研究进展。虽然针对 LLMs 的 KG 增强预训练...
💥GNN+LLM!AI界新星横空出世 🌟 导师介绍 Kaize Ding,西北大学统计与数据科学系的助理教授,是机器学习和数据挖掘领域的杰出研究者。他在亚利桑那州立大学获得计算机科学博士学位,师从刘欢教授。Ding博士的研究兴趣涵盖了数据挖掘、机器学习和大型基础模型,致力于构建可靠和高效的AI系统,特别是在医疗保健、生物医学和...
在这项研究中,Emory大学的研究团队提出了一种创新的框架,通过蒸馏大语言模型(LLM)的知识来增强图神经网络(GNN)在文本属性图(TAG)学习中的性能。该方法分为两大核心部分:解释器模型的训练和学生模型的对齐优化。 1. 解释器模型的训练 多层次特征增强: 研究团队首先设计了一个解释器模型,该模型的主要任务是理解并吸收...
Artificial intelligence software was used to enhance the grammar, flow, and readability of this article’s text. Graph neural networks (GNNs) and large language models (LLMs) have emerged as two major…
简介:【9月更文挑战第17天】在CIKM 2024会议上,Emory大学的研究人员提出了一种创新框架,将大型语言模型(LLM)的知识蒸馏到图神经网络(GNN)中,以克服文本图(TAGs)学习中的数据稀缺问题。该方法通过LLM生成文本推理,并训练解释器模型理解这些推理,再用学生模型模仿此过程。实验显示,在四个数据集上性能平均提升了6.2%...