近日,谷歌在ICLR2024上推出了一項(xiàng)重大成果:他們成功讓大型語言模型(LLMs)學(xué)會理解「圖的語言」,性能提升了高達(dá)60%。這項(xiàng)研究解決了LLMs在處理圖形問題上的瓶頸,開啟了圖形數(shù)據(jù)與文本表示之間的新篇章。
圖形結(jié)構(gòu)作為信息組織的一種重要方式,在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中無處不在。然而,由于LLMs主要在常規(guī)文本上訓(xùn)練,缺乏對圖形結(jié)構(gòu)的理解,這使得將圖形轉(zhuǎn)換為LLMs可理解的文本成為一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)。谷歌團(tuán)隊(duì)通過設(shè)計GraphQA基準(zhǔn)測試,旨在評估LLMs針對特定圖形問題的能力,并創(chuàng)造了一種讓LLMs能夠解決圖形相關(guān)問題的方式,從而顯著提高了LLMs在圖形任務(wù)上的表現(xiàn)。
研究團(tuán)隊(duì)采用了多種方法將圖形編碼為文本,并將文本與問題反饋給LLMs進(jìn)行處理。通過調(diào)查節(jié)點(diǎn)編碼和邊緣編碼等關(guān)鍵問題,他們成功地改善了LLMs在圖形問題上的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,選擇合適的編碼方式對LLMs的準(zhǔn)確度有顯著影響,而在圖形推理任務(wù)中,規(guī)模更大的模型表現(xiàn)更好,但對于某些特定任務(wù),模型規(guī)模并不是唯一的關(guān)鍵因素。
此外,研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)圖的結(jié)構(gòu)對LLMs的性能有著重要影響。在不同的圖形任務(wù)中,LLMs的表現(xiàn)受到圖形結(jié)構(gòu)的影響,而提供一些混合樣本可以幫助LLMs適應(yīng)不同類型的圖形結(jié)構(gòu),從而提高性能。
這項(xiàng)研究為解決LLMs在圖形問題上的挑戰(zhàn)提供了新的思路和方法。通過合理地將圖形數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本表示,并結(jié)合適當(dāng)?shù)木幋a方式和任務(wù)類型,谷歌團(tuán)隊(duì)成功提升了LLMs在圖形任務(wù)上的性能,為未來更深入的研究和應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。
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