Let Your Graph Do the Talking: Encoding Structured Data for LLMs

📄 arXiv: 2402.05862v1 📥 PDF

作者: Bryan Perozzi, Bahare Fatemi, Dustin Zelle, Anton Tsitsulin, Mehran Kazemi, Rami Al-Rfou, Jonathan Halcrow

分类: cs.LG, cs.AI, cs.SI, stat.ML

发布日期: 2024-02-08

💡 一句话要点

提出GraphToken以高效编码结构化数据用于LLMs

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

关键词: 结构化数据 大型语言模型 图推理 编码方法 GraphToken 知识图谱 推理任务

📋 核心要点

  1. 现有方法在结构化数据编码上存在局限，无法有效支持多种推理任务。
  2. 论文提出GraphToken，通过学习编码函数显式扩展提示信息，提升结构化数据的表示能力。
  3. 实验结果显示，GraphToken在GraphQA基准测试中，节点、边和图级任务的性能提升显著，最高可达73%。

📝 摘要（中文）

如何将结构化数据最佳地编码为序列形式以供大型语言模型（LLMs）使用？本文提出了一种参数高效的方法，GraphToken，旨在显式表示结构化数据。与其他仅关注特定领域（如知识图谱表示）的研究不同，我们的工作首次聚焦于结构化数据的通用编码，以用于各种推理任务。我们展示了显式表示图结构显著提升了图推理任务的性能，尤其在GraphQA基准测试中，节点、边和图级任务的性能提升高达73%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何将结构化数据有效编码为序列形式的问题。现有方法多集中于特定领域，缺乏通用性，导致在多种推理任务中表现不佳。

核心思路：论文提出的GraphToken方法，通过学习一个编码函数，显式地将结构化信息融入到提示中，从而增强LLMs对结构化数据的理解和推理能力。

技术框架：该方法的整体架构包括数据预处理、编码函数学习和推理阶段。首先对结构化数据进行预处理，然后通过GraphToken学习编码函数，最后将编码后的数据输入LLMs进行推理。

关键创新：GraphToken的最大创新在于其通用性，首次实现了结构化数据的通用编码，能够适用于多种推理任务，显著提升了模型的推理能力。

关键设计：在设计上，GraphToken采用了参数高效的编码策略，结合了特定的损失函数以优化编码效果，并在网络结构上进行了精心设计，以确保能够有效捕捉图结构信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GraphToken在GraphQA基准测试中，节点、边和图级任务的性能提升显著，最高可达73%。这一结果不仅展示了显式表示图结构的优势，也验证了该方法在多种推理任务中的有效性，超越了现有的编码方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、知识图谱构建和智能问答系统等。通过提升结构化数据的编码能力，GraphToken能够在多种推理任务中提供更准确的结果，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，该方法可能推动更多领域的研究与应用，尤其是在需要处理复杂结构化信息的场景中。

📄 摘要（原文）

How can we best encode structured data into sequential form for use in large language models (LLMs)? In this work, we introduce a parameter-efficient method to explicitly represent structured data for LLMs. Our method, GraphToken, learns an encoding function to extend prompts with explicit structured information. Unlike other work which focuses on limited domains (e.g. knowledge graph representation), our work is the first effort focused on the general encoding of structured data to be used for various reasoning tasks. We show that explicitly representing the graph structure allows significant improvements to graph reasoning tasks. Specifically, we see across the board improvements - up to 73% points - on node, edge and, graph-level tasks from the GraphQA benchmark.