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.

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