Concetti Chiave
大規模言語モデル(LLM)の登場により、グラフ機械学習の一般化、転移学習能力、少量学習能力が大幅に向上している。一方で、LLMにも限界があり、グラフ構造を活用することでLLMの推論能力や説明性を高められる可能性がある。
Sintesi
本論文は、グラフ機械学習の発展とLLMの活用について包括的に解説している。
まず、グラフ機械学習の発展を概観し、グラフニューラルネットワーク(GNN)の登場とその限界について説明する。次に、LLMの登場がグラフ機械学習にもたらした影響を3つの側面から分析する。
特徴表現の質の向上: LLMを用いて、グラフのテキスト属性の表現を強化し、多様なモダリティの特徴を整合的に表現できるようにする。
教師データ依存性の低減: LLMの生成能力を活用し、教師データなしでグラフ構造を理解し、様々なタスクを解決できるようにする。
異質性と一般化への対応: LLMの強力な推論能力を活用し、異質なグラフデータや未知のグラフに対する一般化性を高める。
一方で、LLMにも限界があるため、グラフ構造を活用してLLMの推論能力や説明性を高める取り組みについても紹介する。
最後に、LLMを活用したグラフ機械学習の応用例と今後の展望について議論する。
Statistiche
LLMは、グラフのテキスト属性を高品質に表現できる。
LLMの生成能力を活用することで、教師データなしでグラフ構造を理解し、様々なタスクを解決できる。
LLMの強力な推論能力を活用することで、異質なグラフデータや未知のグラフに対する一般化性を高められる。
Citazioni
"LLMsは、言語タスクだけでなく、コンピュータビジョンやレコメンデーションシステムなど、様々なアプリケーションでも優れた能力を発揮している。"
"グラフ、特に知識グラフは信頼性の高い事実知識に富んでおり、LLMの推論能力を高め、ホールシネーションや説明性の欠如などの課題を軽減する可能性がある。"