通过使用默认的图结构编码器(Graph Encoder)进行编码,进行有监督和零样本预测,来评估 LLM 推理能力对 GraphGPT 的影响。这个变体被称为 without LR。实验结果表明,整合了 LLM 的 GraphGPT 显著提高了 Graph Encoder 的性能,特别是在 zero shot 场景下,表明 LLM 注入了丰富的语义,其建模能力可以显著提高 GraphGPT ...
为了提升大型语言模型(LLM)与图结构的协同效果, GraphGPT采用了GNN架构作为图结构编码器. 这种直接将预训练图编码器融入 GraphGPT 框架的方式,使得模型能够无缝地利用图结构编码器预训练获得的丰富图知识,与 LLM 的语义理解能力实现高效协同。这不仅提升了 GraphGPT 在图学习任务上的泛化性能,也为跨模态知识融合研究...
graphgpt.github.io/ 2. 概述 总得来说,将大语言模型与图学习结合是一项具有挑战性的任务: 构信息与语言空间的对齐: 图数据具有自身的结构和特性,而大型语言模型主要在语言空间中进行训练和表示学习。如何有效地将图的结构信息与语言空间进行对齐,使得模型能够同时理解图的结构和语义信息,是一个重要的问题。 引导...
为了在数据分布发生变化时仍然保持高准确率,赋予 GraphGPT 逐步推断的能力变得尤为关键。受到思维链(Chain-of-Thought)方法的启示,我们提出通过融合思维链方法来增强 GraphGPT 文本生成的连续性和准确性,使其能够按照逻辑顺序进行思考,从而更好地理解和推断给定的图数据。 但是,...
huggingface.co/Jiabin99/GraphGPT-7B-mix-all It's the checkpoint of our GraphGPT based on Vicuna-7B-v1.5 tuned on instruction data Arxiv-PubMed-mix-NC-LP huggingface.co/Jiabin99/Arxiv-PubMed-GraphCLIP-GT It's the checkpoint of the pre-trained graph transformer (GT) trained on Arxiv an...
INTRO: "GraphGPT" is an implementation of Breadth First Search (BFS) as a robust text prompt that can used by GPT3/GPT4 to find the shortest path from a certain node to any other reachable node in the environment. For a brief summary: when gpt executes my algorithm, it will look at...
GPT是自回归(从左到右)的训练,逐步预测每个词,使用因果掩蔽,只关注前面的上下文。 BERT是基于双向上下文,随机掩蔽掉一些词,训练模型通过上下文推测这些掩蔽的词。 3.随机 Mask 和 GPT 如果你指的是在 GPT 训练时的某种“随机 mask”,比如遮挡掉输入的某些部分,这种做法并不常见于 GPT 的标准训练中。标准的 GPT...
本文为大家剖析一个通过多智能体协作来完成的AI研究助理,可以用来帮助进行各种综合的在线研究任务并输出报告。该应用基于LangGraph以及开源的GPT-Researcher项目而构建,我们将为大家介绍
你需要将 OpenAI 提供的 API 密钥填入GRAPHRAG_API_KEY即可。 另外,settings.yaml文件也需要修改。 这里面有一项尤其需要注意。原来默认使用的是 GPT-4 Turbo preview,这一定要改为 GPT-4o mini,因为我们要尝试降低成本。其他设置无需更改。 接下来我们来建立索引。回到终端,执行以下命令。
在我们的 GraphGPT 中,我们设计了高度灵活的图形编码器,使其能够利用从各种图形预训练范式中获得的各种骨干 GNN 架构。 We incorporate a message-passing neural network architecture,which can be a graph transformer [60] or a graph convolutionalnetwork [17], as the structure-level pre-trained graph model...