震惊！清华团队推出MG-LLM：多模态图大语言模型，AI开发者的下一个风口？一文读懂多模态图与大模型的完美结合！

一、研究意义

多模态图通过融合文本、图像、音视频等多源信息与实体间的结构化关系，为社交网络、电商、生物医药与材料科学等领域提供了更具语义深度的数据表达方式。尽管该方向发展迅速，但现有多模态图学习方法多为特定数据与单一任务定制，在结构与模态多变的实际应用中缺乏有效泛化能力，常需要针对新任务或新场景重新设计与训练模型。为应对这一挑战，来自清华大学的研究团队提出探索多模态图大语言模型（MG-LLM）的研究方向，借鉴大语言模型在自然语言任务中实现统一范式与强泛化能力的经验，推动多模态图智能向跨数据域与跨任务的通用化发展。

图1 多模态图大语言模型（MG-LLM）的关键特征

二、本文工作

本文提出了一个统一的多模态图数据—任务—模型框架，旨在让人工智能能够更好地理解具有不同模态的图信息。多模态图（Multi-modal Graph）将不同模态的数据整合进同一个图结构中。例如，在电商图中，一个商品节点可以同时拥有“图片+标题+评论”；在知识图谱中，一个概念节点既可以链接到文本定义，也可以关联对应的图片或视频。这种结构让不同类型的信息相互关联，形成一个更完整的知识网络。

图2 多模态图的说明和运行示例，以具有文本和图像节点的小产品图为例

我们进一步发现，多模态图具有多粒度（multi-granularity）和多尺度（multi-scale）两大特性。前者意味着它既能表示细粒度的要素，如像素或词语，也能表达宏观层面的概念，如整张图片或整篇文档；后者体现为不同任务在输入与输出范围上的巨大差异，从单个节点的分类到整图的生成皆可统一表示。正是这种复杂性，使我们认识到要让模型真正理解多模态图数据，必须构建一个统一的表示空间，并采用生成式的任务范式。

因此，我们将各种图任务——无论是分类、预测、问答还是生成——统一为“生成一个新的图”的过程。具体而言，节点分类可视作输入节点子图、生成表示类别的图；图问答可理解为输入带问题的图、生成答案子图；图生成则是根据描述或关系生成新的多模态图像或结构。通过这种统一的生成视角，MG-LLM能够像语言模型一样，自然地处理不同类型的图任务，而无需为每个任务单独设计结构。

图3 跨不同任务的生成式建模具体任务示例

为了实现这一愿景，本文总结出MG-LLM应具备的五项关键特征：

• 具备统一的多模态表示空间，能够将文本、图像、音频等不同模态的信息映射到同一语义空间中；
• 具备处理多样任务的能力，可在同一框架下完成分类、预测与生成等多种任务；
• 具备多模态图的上下文学习能力，能像 ChatGPT 一样通过少量示例实现快速迁移；
• 具备自然语言交互能力，能够以人类语言对图结构进行查询、编辑和生成；
• 以及具备多模态图推理能力，能够跨越不同模态进行多跳推理与复杂逻辑判断，从而为通用多模态图智能奠定基础。

三、实验结果

本文系统梳理了当前多模态图学习的代表性数据集，重点比较了其任务类型、模态组合与领域来源。这些数据集融合了图像、文本、视频、音频及生物医学多组学等多源信号，使节点与边的表征更加多样化，支撑了从节点分类、链路预测、图分类、检索与问答，到图文本与图像生成等多种任务设定。我们同样对这些数据集的规模、模态数量与应用场景进行了系统整理与统计，为后续模型评测和方法比较提供了统一参照。

从数据来源看，我们将现有数据集划分为三大类：社交网络类（源于电商、推荐与用户行为数据，反映社会连接模式）、知识图谱类（多模态知识库与专业领域资源，蕴含结构化语义）、以及场景图类（图像中对象及其关系的显式标注，常用于视觉问答任务）。此外，我们逐类分析了不同任务的数据潜力：社交网络数据适用于建模行为关联，知识图谱强调语义推理，场景图则聚焦视觉结构理解，为跨模态图任务提供了多维挑战。

另外，在使用这些数据集的方法层面，当前研究主要集中于跨模态信息融合与图结构感知的大模型适配两条路径。值得注意的是，尽管多模态图数据的研究正快速发展，其规模与多样性仍远小于语言模型预训练数据，这凸显了未来构建面向生成与跨模态推理的图任务基准的重要性。

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