GraphTranslator: Aligning Graph Model to Large Language Model for Open-ended Tasks

📄 arXiv: 2402.07197v4 📥 PDF

作者: Mengmei Zhang, Mingwei Sun, Peng Wang, Shen Fan, Yanhu Mo, Xiaoxiao Xu, Hong Liu, Cheng Yang, Chuan Shi

分类: cs.AI

发布日期: 2024-02-11 (更新: 2024-02-28)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GraphTranslator以解决图模型与大语言模型的对接问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图模型 大型语言模型 开放式任务 图问答 零-shot学习

📋 核心要点

  1. 现有方法未能有效结合图模型与大型语言模型，导致无法同时处理预定义和开放式任务。
  2. 本文提出GraphTranslator，通过图模型与LLM的对接，利用LLM的语言指令进行节点预测。
  3. 实验结果显示，GraphTranslator在零-shot节点分类和图问答任务中表现优异，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）如ChatGPT展现出强大的零-shot和指令跟随能力，推动了各领域的变革，尤其是在开放式任务中。尽管图领域也有众多强大的图模型（GMs），但它们通常局限于预定义形式的任务。现有方法在将LLMs应用于图时，未能同时处理预定义和开放式任务。为此，本文提出了GraphTranslator，通过将预训练的图模型与LLM连接，旨在有效处理预定义任务并利用LLM的扩展接口提供多样的开放式任务。实验结果表明，GraphTranslator在零-shot节点分类和图问答任务中表现出色，展示了其在开放式任务中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决图模型与大型语言模型之间的对接问题，现有方法在处理预定义和开放式任务时存在局限性，无法充分发挥两者的优势。

核心思路：GraphTranslator通过构建一个翻译器，将图模型与LLM连接，利用LLM的语言处理能力来增强图模型的任务处理能力，从而实现对预定义和开放式任务的统一处理。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：图模型（GM）、大型语言模型（LLM）和翻译器（Translator）。翻译器负责将图节点表示转换为语言标记，进而使LLM能够根据语言指令进行预测。

关键创新：GraphTranslator的核心创新在于其能够同时处理预定义和开放式任务，通过图文本对齐数据的构建，提供了一个统一的视角，显著提升了任务的灵活性和适应性。

关键设计：在训练过程中，使用了图节点信息、邻居信息和模型信息来构建对齐数据，设计了特定的损失函数以优化翻译器的性能，确保节点表示的有效转换。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GraphTranslator在零-shot节点分类任务中取得了显著提升，相较于基线模型，准确率提高了XX%。在图问答实验中，GraphTranslator展现出强大的处理开放式任务的能力，验证了其在多样化应用场景中的有效性。

🎯 应用场景

GraphTranslator的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括知识图谱构建、智能问答系统和自然语言处理等。通过有效结合图模型与语言模型，该方法能够提升信息检索、推荐系统等任务的智能化水平，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) like ChatGPT, exhibit powerful zero-shot and instruction-following capabilities, have catalyzed a revolutionary transformation across diverse fields, especially for open-ended tasks. While the idea is less explored in the graph domain, despite the availability of numerous powerful graph models (GMs), they are restricted to tasks in a pre-defined form. Although several methods applying LLMs to graphs have been proposed, they fail to simultaneously handle the pre-defined and open-ended tasks, with LLM as a node feature enhancer or as a standalone predictor. To break this dilemma, we propose to bridge the pretrained GM and LLM by a Translator, named GraphTranslator, aiming to leverage GM to handle the pre-defined tasks effectively and utilize the extended interface of LLMs to offer various open-ended tasks for GM. To train such Translator, we propose a Producer capable of constructing the graph-text alignment data along node information, neighbor information and model information. By translating node representation into tokens, GraphTranslator empowers an LLM to make predictions based on language instructions, providing a unified perspective for both pre-defined and open-ended tasks. Extensive results demonstrate the effectiveness of our proposed GraphTranslator on zero-shot node classification. The graph question answering experiments reveal our GraphTranslator potential across a broad spectrum of open-ended tasks through language instructions. Our code is available at: https://github.com/alibaba/GraphTranslator.