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

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

### 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 TuningInstruction 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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