MuseGraph: Graph-oriented Instruction Tuning of Large Language Models for Generic Graph Mining

最新推荐文章于 2025-06-11 12:06:04 发布
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分类专栏： LLM Daily LLM for Graph Graph Neural Network 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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MuseGraph是一个融合GNN和LLM优势的框架，用于图挖掘任务。它使用自适应输入生成、多样化指令生成和图感知指令调优，提高了跨任务和数据集的效率和准确性。实验证明，MuseGraph在图任务中表现优秀，同时保持LLM的生成能力。

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本文是LLM系列文章，针对《MuseGraph: Graph-oriented Instruction Tuning of Large Language Models for Generic Graph Mining》的翻译。

MuseGraph：面向图的通用图挖掘大型语言模型的指令调优

摘要

在各种现实世界应用中，具有丰富属性的图对于建模互连实体和改进预测至关重要。传统的图神经网络（GNN）通常用于对属性图进行建模，当应用于不同的图任务和数据集时，每次都需要重新训练。尽管大型语言模型（LLM）的出现为自然语言处理引入了一种新的范式，但LLM在图挖掘中的生成潜力在很大程度上仍未得到充分挖掘。为此，我们提出了一个新的框架MuseGraph，它无缝集成了GNN和LLM的优势，并促进了跨不同任务和数据集的更有效和通用的图挖掘方法。具体来说，我们首先通过所提出的自适应输入生成引入了一种紧凑的图描述，以在语言标记限制的约束下封装图中的关键信息。然后，我们提出了一种多样化的指令生成机制，该机制从LLM（例如，GPT-4）中提取推理能力，为不同的图任务创建特定任务的基于思想链的指令包。最后，我们提出了一种图感知的指令调优，它具有跨任务和数据集的动态指令包分配策略，确保了训练过程的有效性和通用性。我们的实验结果表明，在不同的图任务中有了显著的改进，展示了我们的MuseGraph在保持LLM的生成能力的

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GraphGPT: Graph Instruction Tuning for Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
11-08 640
图神经网络（GNN）通过图节点之间的递归信息交换和聚合，提高了对图结构的理解。为了提高模型的鲁棒性，自监督学习（SSL）已成为一种很有前途的数据增强方法。然而，现有的生成预训练图嵌入的方法通常依赖于对特定下游任务标签的微调，这限制了它们在标记数据稀缺或不可用的情况下的可用性。为了解决这一问题，我们的研究重点是在具有挑战性的零样本学习场景中提高图模型的泛化能力。
Boosting Large Language Models via Graph-centric Instruction Tuning and Preference Alignment
c_cpp_csharp的专栏
04-18 238
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。
GraphMuse：用知识图谱解决乐谱分析难题，音乐AI效率翻300倍！
m0_59163425的博客
12-06 1593
GraphMuse 是一个用于训练和应用深度图模型进行乐谱音乐分析的 Python 库。GraphMuse 提供了加载器、模型和工具，用于结合 GNNs 进行符号音乐处理。它基于 PyTorch 和 PyTorch Geometric 构建，具有更高的灵活性和互操作性。PyTorch 是一个开源的机器学习库，可以高效地构建深度学习模型并支持 GPU 加速。而 PyTorch Geometric 是一个基于 PyTorch 的库，能够轻松编写和训练图神经网络（GNNs），适用于广泛的应用场景。
GraphGPT： Graph Instruction Tuning for Large Language Models
qq_41200212的博客
12-04 2289
图神经网络（GNN）通过图节点之间的递归信息交换和聚合来实现高级图结构理解。为了提高模型的稳健性，自监督学习（SSL）已成为一种有前途的数据增强方法。然而，现有的得到预训练图嵌入的方法通常要依赖特定下游任务的标签进行微调，这限制了它们在标记数据稀缺或不可用的场景中的可用性。为了解决这个问题，我们的研究重点是提高图模型在具有挑战性的零样本学习场景中的泛化能力。受大语言模型（LLM）的启发，我们的目标是开发一种面向图的 LLM，即使没有下游图数据中的任何可用信息，也可以在不同的下游数据集和任务中实现高度泛化。
Instruction Tuning for Large Language Models_ A Survey
wh92674364543的博客
10-05 661
《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》的翻译
LLMs：《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-31 4994
​ Paper：《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读 目录 《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读 Abstract摘要 1 Introduction引言 2、Methodology方法 3、Datasets数据集：大多都是英文指令
LLMs之GLM：《ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-20 3804
​ LLMs之ChatGLM：《ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools》翻译与解读 目录 《ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools》翻译与解读 Abstract 1 Introduction引言 2 ChatGLM
论文精读：TASKBENCH: BENCHMARKING LARGE LANGUAGE MODELS FOR TASK AUTOMATION
Alex
05-28 947
LLM 带动了任务自动化的发展，它将用户指令描述的复杂任务分解为子任务，并调用外部工具来执行它们，在 Agent 中发挥着核心作用。但是目前还缺少系统化、标准化的基准来催 LLM 任务自动化的发展。任务自动化可以分为三个关键阶段：任务分解、工具调用和参数预测。为了生成高质量的评估数据集，作者引入了工具图的概念来表示用户意图中分解的任务，并采用反向指令方法来模拟用户指令和注释。作者还提出了 TASKEVAL，从不同方面评估 LLM 的能力，包括任务分解、工具调用和参数预测。
笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声
Working harder, getting stronger!
03-27 2276
Sutton, S.Schuh, K.Lomeli, L.Mann, E.Perez, N.5547–5569.[Online].[152] J.Austin, A.Odena, M.I.Nye, M.353–355.[177] P.V.ACM, 2022.559–578.Drain, S.Fort, D.4582–4597.Yih, Eds.8410–8423.[240] Q.Zhang, M.Chen, A.He, Y.Cheng, W.
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第三十八期】Thu, 21 Sep 2023
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AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Thu, 21 Sep 2023 Totally 57 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models Authors Shehzaad Dhuliawala, Mojtaba Komeili, Jing Xu, Roberta Ra
yolo模型精度提升策略
qq_47798402的博客
06-09 633
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 558
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 316
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
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weixin_62784879的博客
06-09 414
以常见物品为例：内地称\"创口贴\"，香港称\"胶布\"，台湾称\"OK绷\"；汽车品牌\"奔驰\"在香港译作\"平治\"、台湾译作\"宾士\"，这类词汇差异需要额外认知成本。该工具内置智能词库系统，能自动识别并转换具有地区特色的用词表达，实现内地、香港、台湾三地语言习惯的精准转换。针对台湾地区使用的注音符号（如ㄅㄆㄇㄈ）及网络流行的火星文等特殊文字形式，提供对应的转换方案。这款工具还有许多功能，我就不一一介绍啦。
扣子开发汽车行业智能客服示例
brucexia的专栏
06-11 889
在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
大模型Transformer触顶带来的“热潮退去”，稀疏注意力架构创新或是未来
最新发布
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
06-11 1191
大模型狂欢落幕，硬核创新登场！Transformer逼近能力天花板，Agent应用成落地新大陆，而架构层正孕育颠覆性突破。中国团队在云端与终端双轨并进，用稀疏注意力、端侧推理优化打开效率魔盒。告别内卷式数据堆砌，迎接深水区技术创新——这一篇，看懂AI未来十年胜负手！
Sklearn 机器学习 缺失值处理 填充数据列的缺失值
Kant2048的博客
06-07 586
使用Scikit-learn处理数据缺失值的完整指南，多种有效的缺失值处理方法。
（五）动手学深度学习计算：从数学原理到高效实现的全流程指南
hanyuge的专栏
06-08 667
在实际应用中，我们常常需要自定义层和块来实现特定的功能。PyTorch提供了灵活的API来创建自定义层和块。无参数层：实现不包含可学习参数的层，如激活函数层。return torch.sigmoid(x) # 示例：Sigmoid激活函数含参数层：实现包含可学习参数的层，如自定义的全连接层。组合层：将多个层组合成一个块，实现复杂的功能。return x层是深度学习模型的基本构建块，执行特定的计算任务。块是由多个层组成的模块，提高代码的可读性和可维护性。
职业生涯思考
fuyouzhiyi的博客
06-06 565
这种复杂的感受，我来帮你试着梳理出来。如果你觉得某些句子正好说中了你，就把它留下。
DT流程图
03-18
### DT 数据技术 流程图 示例 OR 模板 在讨论数据技术（Data Technology, DT）时，通常会涉及多个阶段的数据处理流程。这些流程可以被抽象成一系列标准化的步骤，并通过流程图的形式展示出来。以下是常见的数据技术相关流程及其对应的模板描述。 #### 1. **数据采集** 这是整个数据生命周期的第一步，主要关注如何从不同来源获取原始数据。这一步骤可能涉及到传感器、API接口、数据库查询等多种方式。 - 常见工具：Apache Kafka、Flume、Logstash - 关键活动：定义数据源 -> 配置采集规则 -> 执行采集任务 ```mermaid graph TD; A[定义数据源] --> B{配置采集规则}; B --> C[执行采集任务]; ``` --- #### 2. **数据清洗与预处理** 此阶段的目标是对采集到的原始数据进行清理和转换，使其适合后续分析或建模操作。这一过程可能会移除噪声、填补缺失值以及统一数据格式。 - 常见工具：Pandas (Python库)、Trifacta Wrangler - 关键活动：识别异常值 -> 处理重复项 -> 转换字段类型 ```mermaid graph TD; D[识别异常值] --> E[处理重复项]; E --> F[转换字段类型]; ``` --- #### 3. **数据分析** 在此阶段，利用统计学方法或者机器学习算法对经过清洗后的数据集展开探索性和预测性的研究工作。目的是发现隐藏规律并支持决策制定。 - 常见工具：Jupyter Notebook、RStudio - 关键活动：特征提取 -> 构建模型 -> 结果验证 ```mermaid graph TD; G[特征提取] --> H[构建模型]; H --> I[结果验证]; ``` --- #### 4. **可视化呈现** 最后一步是将所得结论以直观易懂的方式展现给最终用户群体。图表形式多样，包括但不限于折线图、柱状图、热力地图等等。 - 常见工具：Tableau Public、Power BI Desktop - 关键活动：设计布局 -> 添加交互功能 -> 发布报告 ```mermaid graph TD; J[设计布局] --> K[添加交互功能]; K --> L[发布报告]; ``` 上述各部分构成了完整的DT流程框架[^3]。值得注意的是，在实际项目实施过程中，每一步都可能存在迭代循环现象，即根据反馈调整前序环节直至满足需求为止。 --- ### 提供的技术实现背景补充 对于容器化环境中管理共享存储的需求场景下，Docker提供了灵活便捷的方法来完成跨主机间文件同步任务。例如当我们在宿主机上挂载了一个特定路径作为volume之后，无论是在该目录内部新增还是修改任何资源都会实时反映至关联容器实例之中。 此外，随着人工智能领域的发展，大型语言模型(LLMs)逐渐成为主流解决方案之一。其中微调技术如Prompt Tuning、Instruction Tuning 和 Chain of Thought均展现了各自独特的优势用于解决不同类型的问题情境[^1]。 ---
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