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

最新推荐文章于 2025-06-09 23:54:15 发布

UnknownBody

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分类专栏： Graph Neural Network 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/132555697

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Graph Neural Network

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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.