2.5 GNN TRAINING AND PREDICTION GNN训练和预测 在获取训练标签之后,本研究进一步训练了一个图神经网络(GNN)。本研究的框架兼容多种GNN模型,但选择了最流行的图卷积网络(GCN)作为主要的研究对象。此外,训练过程中的另一个关键要素是损失函数。传统的基于GNN的流程主要采用交叉熵损失;然而,鉴于语言模型(LLM)产生的噪...
2. 属性图上的表示学习; 3.GNN的实用性 https://sourl.cn/azXbnE (二维码自动识别) 扫码免费报名观看 03 大规模图学习论坛 出品人:姚亮腾讯高级研究员 个人介绍:姚亮,现任腾讯高级研究员,博士毕业于浙江大学,曾在美国西北大学任博士后研究员。以第一作者在AAAI、SIGIR、TKDE等顶级会议及期刊发表论文多篇,谷歌学...
这表明LLM在基于图的决策方面存在困难,促使人们探索GNN以提高任务规划的准确性。 实验涵盖了四个用于任务规划基准测试的数据集,包括AI模型任务、多媒体活动(如视频编辑)、日常服务任务(如购物)和电影相关搜索。评估指标包括节点和链接F1分数(node and link F1 scores)以及准确率(accuracy)。测试的模型涵盖各种LLM和GNN...
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...
与 GNN 相比,LLMs 展示了强大的零样本/少样本能力,并拥有广泛的开放世界知识。这一独特的特性使 LLMs 能够直接利用节点信息进行预测,而不依赖于大量的标注数据。因此,研究人员探索使用 LLMs 生成注释或预测,减轻了图机器学习中对人类监督信号的依赖。根据图数据中结构信息的处理方式,我们将这些方法分为以下三类:...
llm 的语言理解能力与 gnn 的推理能力相结合的新方法。 主要贡献: • 框架:GNN-RAG 将 gnn 重新用于 KGQA 检索,以增强 llm 的推理能力。 • 有效性和可靠性:GNN-RAG 在两个广泛使用的 KGQA 基准(WebQSP 和 CWQ)中实现了最先进的性能。 • 效率:GNN-RAG 提高了 KGQA 性能上的普通 llm,而不会像 ...
💥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...
简介:Emory大学研究团队在CIKM 2024上提出将大语言模型(LLM)蒸馏到图神经网络(GNN)的新方法,通过训练解释器模型和学生模型对齐优化,在多个数据集上实现平均6.2%的性能提升,解决了TAG学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。 文心大模型4.5及X1 正式发布 百度智能云千帆全面支持文心大模型4.5 API调用,文心大模型X1即将...
LLMGNN Code for our paper Label-free Node Classification on Graphs with Large Language Models (LLMS). Abstract In recent years, there have been remarkable advancements in node classification achieved by Graph Neural Networks (GNNs). However, they necessitate abundant high-quality labels to ensure ...
此外,研究还探索了基于 LLM 的检索器对 GNN-RAG 的进一步增强,旨在通过这一整合策略,实现 KGQA 性能的显著提升。 GNN-RAG 框架综合运用了图神经网络(GNN),专门针对密集子图进行深度推理,进而辨识并检索出候选答案,同时从知识图谱(KG)中抽取出关键的推理路径。这些路径随后被转换成可理解的文本形式,并馈入一个基于...