Boosting Large Language Models via Graph-centric Instruction Tuning and Preference Alignment

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本文介绍InstructionGraph框架,通过图指令调整和偏好对齐,增强LLM在图推理和生成任务上的能力。结构化格式描述器将图形数据转化为通用代码格式,解决图任务中的幻觉问题,提升模型输出可靠性。实验结果显示,InstructionGraph在多个图任务上超越GPT-4和LLaMA2。

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本文是LLM系列文章,针对《InstructGraph: Boosting Large Language Models via Graph-centric Instruction Tuning and Preference Alignment》的翻译。

InstructionGraph:通过以图形为中心的指令调整和偏好对齐提升大型语言模型

摘要

当前的大型语言模型(LLM)是否可以通过参数更新更好地解决图推理和生成任务?在本文中,我们提出了InstructionGraph,这是一个框架,通过指令调整和偏好调整,使LLM能够进行图推理和生成。具体而言,我们首先提出了一种结构化格式描述器,将所有图形数据统一为通用的类代码格式,该格式可以简单地表示图形,而无需任何外部的图形专用编码器。此外,引入了图指令调整阶段来指导LLM解决图推理和生成任务。最后,我们识别了图任务中潜在的幻觉问题,并对负实例进行了偏好对齐采样,其目标是提高模型的输出可靠性。跨多个以图为中心的任务进行的大量实验表明,InstructionGraph可以实现最佳性能,并分别比GPT-4和LLaMA2高出13%和38%以上。

1 引言

2 方法

3 实验

4 分析

5 相关工作

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boosting-crowd-counting-via-multifaceted-attention是一种通过多方面注意力提升人群计数的方法。该方法利用了多个方面的特征来准确估计人群数量。 在传统的人群计数方法中,往往只关注人群的整体特征,而忽略了不同区域的细节。然而,不同区域之间的人群密度可能存在差异,因此细致地分析这些区域是非常重要的。 该方法首先利用卷积神经网络(CNN)提取图像的特征。然后,通过引入多个注意力机制,分别关注图像的局部细节、稀疏区域和密集区域。 首先,该方法引入了局部注意力机制,通过对图像的局部区域进行加权来捕捉人群的局部特征。这使得网络能够更好地适应不同区域的密度变化。 其次,该方法采用了稀疏区域注意力机制,它能够识别图像中的稀疏区域并将更多的注意力放在这些区域上。这是因为稀疏区域往往是需要重点关注的区域,因为它们可能包含有人群密度的极端变化。 最后,该方法还引入了密集区域注意力机制,通过提取图像中人群密集的区域,并将更多的注意力放在这些区域上来准确估计人群数量。 综上所述,boosting-crowd-counting-via-multifaceted-attention是一种通过引入多个注意力机制来提高人群计数的方法。它能够从不同方面细致地分析图像,并利用局部、稀疏和密集区域的特征来准确估计人群数量。这个方法通过考虑人群分布的细节,提供了更精确的人群计数结果。
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