代码链接:GPT4Graph: Can Large Language Models Understand Graph Structured Data? An Empirical Evaluation and Benchmarking 通过使用自然语言描述图并向LLM提供文本描述,直接应用LLM来解决图问题,但是忽视了重要的结构信息。 1、研究动机 大语言模型,例如ChatGPT,已经成为生成式人工智能(AGI)不可或缺的一部分,...
为了建模槽间关系,本文提出了一种新的混合体系结构,它通过来自图注意网络的表示来增强 GPT-2,从而允许对槽值进行因果的、顺序的预测。模型体系结构捕获跨域的槽间关系和依赖关系。
This paper proposes an innovative zero-shot strategy tailored to uncover reliable knowledge from text leveraging the recent highly effective generative large language models, with a particular focus on the GPT-3.5 model. Our proposal aims to create a suitable knowledge graph or improve existing ones ...
本文提出了GPT-GNN通过生成式预训练的方式来初始化GNN。GPT-GNN引入了一个自监督的属性图生成任务,来pre-training一个GNN,使其能够捕捉图上的结构信息和节点属性信息。 图生成任务被分成了两部分:①属性生成。②边生成。 pre-training的GNN要能够捕捉input graph的结构信息和节点属性信息,使其能够在相似领域的下游任...
这一多智能体自动化框架不仅在处理复杂语义网络方面表现突出,更在预测和生成任务上达到了具有竞争力的新高度。令人瞩目的是,GraphAgent凭借仅8B参数便在小说与学术混战中成功与70B参数的巨型模型如GPT-4、Gemini抗衡,令人雀跃。 GraphAgent的实力源于其三大核心智能体的密切协作:图生成、任务规划与任务执行。经过天衣...
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东南大学《知识图谱》研究生课程. Contribute to YearnYoung/KnowledgeGraphCourse development by creating an account on GitHub.
NANA-Hsiu authored May 7, 2023 Verified 1 parent 1e0c7d8 commit c2f7f01 Showing 1 changed file with 0 additions and 0 deletions. Whitespace Ignore whitespace Split Unified Binary file added BIN +2.79 MB pub-11ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用.pdf Binary file not shown. 0 ...
近期看了GraphGPT的文章,感觉总体来说是一篇不错的文章。大模型加图的难点我认为主要是如何让大模型理解图结构,这篇论文其实就是利用图结构编码器将图表示和LM表示对齐,然后应用一个Lightweight projector将图嵌入tokenize,然后进行邻居采样,将采样的邻居、节点特征以及图token喂给大模型来让大模型理解图结构,然后利用图...
提出了用于如图神经网络生成预训练的GPT-GNN框架,然后将输入图的预训练GNN用作同一类型图上不同下游任务的模型初始化。 1) 设计了一个属性图生成任务(an attributed graph generation task)来对节点属性(node attributes)和图结构(graph structure)进行建模——将图生成目标(graph generation objective)分解为两个部分...