目前,GNN结合LLMs主要有三大创新方向:LLM作为增强器、LLM作为预测器和GNN-LLM对齐。GraphGPT就属于LLM作为预测器这类。 本文整理了这三大创新方向最新的代表性成果(共16篇),模型原文以及开源代码已附,方便各位复现。 扫码添加小享,回复“大模型GNN” 免费获取全部论文+开源代码 LLM作为增强器 LLMRec: Large Language...
然而,LLM的部署和使用成本高昂,且存在隐私数据泄露的风险,这使得LLM在一些实际场景中的应用受到了限制。 为了解决这些问题,埃默里大学(Emory)大学的研究团队提出了一种通过知识蒸馏将LLM的能力转移到本地图模型的方法,该方法创新性地结合了LLM的推理能力与GNN的结构化学习能力,通过将LLM生成的详细推理过程转化为图模型能...
【新智元导读】Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法,将大语言模型(LLM)在文本图(Text-Attributed Graph, 缩写为TAG)学习中的强大能力蒸馏到本地模型中,以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程,并对学生模型进行对齐优化,在多个数据集上实现了显著的性能提升...
GNN-LLM对齐 GRENADE: Graph-Centric Language Model for Self-Supervised Representation Learning on Text-Attributed Graphs LLMs在处理NLP任务方面表现出色,而GNNs在挖掘和分析复杂关系数据(图数据)方面展现出其卓越的能力。这种趋势催生了将这两种技术整合的研究兴趣,为解决更多领域的实际问题。GNN结合LLMs也逐渐成为了...
能发顶会!GNN结合大模型三大创新思路!LLMs在处理NLP任务方面表现出色,而GNNs在挖掘和分析复杂关系数据(图数据)方面展现出其卓越的能力。这种趋势催生了将这两种技术整合的研究兴趣,为解决更多领域的实际问题。GNN结合LLMs也逐渐成 - 一见你就欢喜于20240313发布在抖音
3. GNN-LLM对齐 (GNN-LLM Alignment) 这一方向关注于如何精确地将GNN的图结构信息与LLM的文本信息对齐。通过对齐,模型能够利用图结构数据和相应的文本描述相互增强,实现更深层次的理解。例如,GraphGPT通过文本-图对齐,使得模型在学习图结构的同时,也学习了如何用自然语言解释这些结构,这对于生成解释性更强的模型决策...
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...
Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法,将大语言模型(LLM)在文本图(Text-Attributed Graph, 缩写为TAG)学习中的强大能力蒸馏到本地模型中,以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程,并对学生模型进行对齐优化,在多个数据集上实现了显著的性能提升,平均提高了6....
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...
突破性研究:LLM蒸馏至GNN,性能提升6.2%! 在人工智能的迅速发展中,大语言模型(LLM)凭借其在自然语言处理领域的卓越表现,吸引了大量研究者的关注。最近,埃默里大学的研究团队在国际知名会议CIKM 2024上发布了一项创新性研究,展示了将LLM蒸馏到图神经网络(GNN)的核心技术,成功解决了数据稀缺和隐私保护等难题。这一研究...