受思维链技术(Chain-of-Thought)技术的启发,提出通过整合思维链技术,提高GraphGPT生成文本的连贯性和一致性,使模型能够遵循逻辑上的思维发展,进一步增强其理解和推理给定图数据的能力。 然而,由于思维链技术的增益与模型参数规模强相关,如何在较小的模型参数下最大程度获得思维链技术的增益成为关键。 为了克服这一点,...
为了应对这一挑战并在分布变化的情况下提高准确性,为GraphGPT配备逐步推理能力是至关重要的。受思维链技术(Chain-of-Thought)技术的启发,提出通过整合思维链技术,提高GraphGPT生成文本的连贯性和一致性,使模型能够遵循逻辑上的思维发展,进一步增强其理解和推理给定图数据的能力。 然而,由于思维链技术的增益与模型参数规...
【206论文泛读】Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models 小z呀 凭君莫话封侯事, 一将功成万骨枯。问题: 现有的大型语言模型在解决复杂问题时,受限于提示策略的简单性,如直接输入输出(IO)、链式思考(Chain-of-Thought, CoT)和思想树(Tree of Thoughts, ToT)。这些方法在处理...
我们从闭源的 GPT 3.5 蒸馏得到思维链(Chain-of-Thought)。使得 GraphGPT 能够生成高质量的准确的回答,并增强了模型步推理能力,同时避免增加参数,对于论文引用图中的节点分类任务,将节点表示的论文摘要和标题以及分类任务的描述作为输入的一部分,使用 GPT 3.5 进行逐步推理,通过顺序思考的方式得到最终答案,并将生成的...
最后,通过思维链(Chain-of-Thought)将闭源大语言模型(如,ChatGPT)蒸馏整合到GraphGPT中,增强了其逐步推理能力,极大地改善了分布偏移带来的性能下降。 本研究的主要贡献如下: 将图领域特定的结构知识与大语言模型的推理能力对齐,以提高图学习的泛化。 提出的方法旨在通过图指令微调范式将大语言模型与图结构数据对齐。
最后,通过思维链(Chain-of-Thought)将闭源大语言模型(如,ChatGPT)蒸馏整合到GraphGPT中,增强了其逐步推理能力,极大地改善了分布偏移带来的性能下降。 本研究的主要贡献如下: 将图领域特定的结构知识与大语言模型的推理能力对齐,以提高图学习的泛化。 提出的方法旨在通过图指令微调范式将大语言模型与图结构数据对齐。
我们进一步探究了混合不同指令微调数据对模型的影响。在确保指令条目数量一致的情况下,我们混合了不同类型的指令数据,包括 50% 的标准指令(STD)和 50% 的 Chain-of-Thought 指令数据,以及 Node classification 混合 link prediction 数据。 结果如上图所示,有效的数据混合的方法,可以显著的提高 GraphGPT 在各种设置...
为了应对这一挑战并在分布变化的情况下提高准确性,为GraphGPT配备逐步推理能力是至关重要的。受思维链技术(Chain-of-Thought)技术的启发,提出通过整合思维链技术,提高GraphGPT生成文本的连贯性和一致性,使模型能够遵循逻辑上的思维发展,进一步增强其理解和推理给定图数据的能力。
思维链(Chain-of-Thought, CoT):生成几个中间理由,然后再给出最终答案,以提高LLM处理复杂推理任务的能力。 知识链(Chain-of-Knowledge, CoK):一个异构源增强的LLM框架。 Think-on-Graph(ToG):一个基于知识图谱的方法,用于搜索有用的三元组进行推理。
最后,通过采用Chain-of-Thought (COT)方法,将闭源的大型语言模型(如 ChatGPT)整合到 GraphGPT 中,提升了模型的逐步推理能力,并显著降低了由于分布偏移带来的性能下降。 3 方法介绍 带有图形指令调整范例的 GraphGPT 整体架构。 GraphGPT的整体的框架图如上图所示:(1)首先...