Evaluating Large Language Models on Graphs: Performance Insights and Comparative Analysis

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本文探讨了大型语言模型(LLM)在处理图形数据时的性能,通过评估GPT等模型在理解、正确性、保真度和纠正能力上的表现,发现LLM能理解图数据并进行推理,但存在结构推理挑战和过度自信问题。GPT-4在某些情况下能纠正早期版本的错误,但在多答案任务中保真度不足。

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本文是LLM系列文章,针对《EVALUATING LARGE LANGUAGE MODELS ON GRAPHS: PERFORMANCE INSIGHTS AND COMPARATIVE ANALYSIS》的翻译。

基于图的大语言模型评估:性能洞察与比较分析

摘要

大型语言模型(LLM)在学术界和工业界都引起了极大的兴趣。然而,LLM在图形数据中的应用仍有待探索。在这项研究中,我们评估了四个LLM在用图形数据解决几个分析问题方面的能力。我们采用了四种不同的评估指标:理解、正确性、保真度和纠正。我们的研究结果表明:1)LLM能有效地理解自然语言中的图数据,并用图拓扑推理。2) GPT模型可以生成逻辑和连贯的结果,在正确性方面优于替代方案。3) 所有接受检查的LLM都面临着结构推理方面的挑战,零样本思维链和小样本提示等技术显示出效能下降。4) GPT模型在多答案任务中经常产生错误答案,这引发了对保真度的担忧。5) GPT模型对其输出表现出更高的信心,这可能会阻碍其整流能力。值得注意的是,GPT-4已经证明了纠正GPT-3.5-turbo及其之前迭代的响应的能力。该代码位于:https://github.com/Ayame1006/LLMtoGraph.

1 引言

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"大规模基准数据集用于评估泛锐化性能"是一个用于评估图像泛锐化算法表现的数据集。泛锐化是一种图像处理技术,旨在通过将低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像融合,以产生具有较高空间分辨率和丰富光谱信息的图像。这种技术在许多遥感应用中都很有用,例如土地利用监测、资源管理和环境监测。 该数据集的规模大,包含了大量的多光谱和全色图像对,这些图像对均具有全面的注释和质量测量指标。这些图像对来自各种不同的遥感源,涵盖不同的场景和条件。数据集的构建过程经过精心设计,以保证评估结果的准确性和可靠性。 使用该数据集,研究人员和开发者可以对他们的泛锐化算法进行全面的评估和对比。他们可以将自己的算法应用于数据集中的图像对,并使用数据集中提供的注释进行性能评估。这些注释可以包括图像质量评价指标,如结构相似性指数(SSIM)和峰值信噪比(PSNR),或者一些更复杂的图像质量评价方法,如目标检测和目标分类任务的准确率。通过与其他算法进行比较,开发者可以了解他们的算法在不同场景和条件下的表现如何,并进一步改进和优化他们的方法。 "大规模基准数据集用于评估泛锐化性能"的建立为泛锐化算法的发展提供了一个公共的平台,促进了该领域的研究和进步。研究人员和开发者可以根据数据集中的结果和经验得出更好的算法和技术,进一步提高泛锐化算法在实际应用中的效果。这个数据集的存在为遥感图像处理的研究和应用带来了很大的推动力。
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