LLM 快速发展时代下图基础模型初探

这篇指南探讨了新兴领域的图基础模型（GFM），旨在将大型语言模型（LLMs）的能力与图模型的结构洞察相结合。内容深入探讨了GFM处理复杂系统的潜力，通过图数据训练突出了与传统基于语言的模型的独特挑战和技术差异。强调了改善数据质量、架构和训练策略对于推动GFM发展的重要性。此外，该指南还涉及了在多模态建模中的潜在应用以及对图神经网络稳健性的研究需求。对于那些对机器学习和结构化数据交叉点感兴趣的人来说，这篇内容提供了对图机器学习未来及其在各个领域中的应用的一瞥。- 基础模型是一种在广泛的数据上训练且可以被应用于多种下游任务的模型。 - 基础模型具备涌现和同质化两大特点。 - 大语言模型是基础模型中的璀璨明星，具备强大的预训练语言处理能力。 - 图是一种通用语言，用于描述和建模复杂系统。 - 图机器学习的发展历程包括图论研究、图算法研究、复杂网络研究、图信号处理研究等。 - 网络表示学习是一个重要的研究方向，通过将网络中的每个节点嵌入到低维的向量空间中，实现对节点特征的降维。 - 图基础模型是一个在广泛的图数据上预训练的模型，适用于不同的下游图任务。 - 图基础模型的关键技术包括预训练技术和适配技术。 - 图模型和大模型各有优势和限制，图基础模型是将二者结合的一种可行的技术手段。 - 图基础模型的发展仍有广泛的探索空间，包括提升数据量与质量、改进骨干架构和训练策略、模型评估和杀手级应用等方向。 - 图神经网络具备一定的可解释性，但仍需要进一步提升。 - 图机器学习的结构具备一定的迁移性，但在不同领域的图数据上可能受到限制。 - 超图神经网络是一个重要的研究方向，值得深入探索。 - 图基础模型的实现还处于探索阶段，目前尚无统一的框架。