“Talk like a graph: Encoding graphs for large languagemodels,”

资源内容介绍

内容概要：本文系统研究了如何将图结构数据编码为文本形式，以供大型语言模型（LLM）进行图推理任务。作者提出并评估了多种图编码方法、提示工程技术以及图结构类型对LLM性能的影响，发现编码方式、任务类型和图结构本身均显著影响模型表现。研究引入了GraphQA基准，涵盖边存在性、节点度、连通节点、环检测等基本图任务，并通过大量实验揭示了不同编码策略的优劣，例如“incident”编码在多数任务中表现更优，而特定语义命名（如政治人物、影视角色）在某些任务中更具优势。实验还表明，模型容量、提示方法（如零样本、少样本、思维链）以及图的生成结构（如路径图、完全图）均对推理效果有重要影响。研究结果表明，合理的图编码可使LLM在图推理任务上的性能提升4.8%至61.8%。;适合人群：从事人工智能、自然语言处理、图神经网络或大模型研究的科研人员与工程师，具备一定机器学习和图论基础的研究者。;使用场景及目标：①研究如何将图结构信息有效融入大语言模型进行推理；②探索不同图编码策略对LLM性能的影响；③利用GraphQA基准评估大模型的图推理能力；④为构建知识图谱与大模型融合系统提供编码设计指导。;阅读建议：建议结合文中的实验设计与结果表格深入理解不同编码方法的适用场景，重点关注图结构、编码函数与提示策略的交互影响。读者可基于GraphQA基准复现实验，进一步探索适用于特定应用场景的最优编码方案。