Integrating Graphs with Large Language Models: Methods and Prospects

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本文是LLM系列文章,针对《Integrating Graphs with Large Language Models: Methods and Prospects》的翻译。

图与大型语言模型的集成:方法与展望

摘要

GPT-4等大型语言模型(LLM)已成为领先者,在各种应用程序中展示了无与伦比的能力,包括回答查询、代码生成等。类似地,图结构数据,一种内在的数据类型,在现实世界的场景中普遍存在。将LLM的功能与图结构数据相结合一直是人们感兴趣的话题。本文将这种整合分为两大类。第一种利用LLM进行图学习,LLM不仅可以增强现有的图算法,还可以作为各种图任务的预测模型。相反,第二类强调了图在推进LLM中的关键作用。反映人类认知,我们通过在推理或协作中采用图来解决复杂任务。与这种结构集成可以显著提高LLM在各种复杂任务中的性能。我们还讨论并提出了将LLM与图结构数据集成的开放性问题,以供该领域的未来发展。

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LLM增强图学习

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