Questa ricerca sull’IA condivide una panoramica completa dei Large Language Models (LLM) sui grafi

Questa ricerca sull'IA offre una dettagliata panoramica dei Large Language Models (LLM) applicati ai grafi

I ben noti Large Language Models (LLM) come GPT, BERT, PaLM e LLaMA hanno portato notevoli progressi nell’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) e nella Generazione del Linguaggio Naturale (NLG). Questi modelli sono stati pre-addestrati su grandi corpora di testo e hanno mostrato un’incredibile performance in molteplici compiti, tra cui risposta alle domande, generazione di contenuti, riassunto del testo, ecc.

Anche se i LLM si sono dimostrati in grado di gestire testo semplice, la gestione di applicazioni in cui i dati testuali sono collegati a informazioni strutturali sotto forma di grafi sta diventando sempre più necessaria. I ricercatori hanno studiato come i LLM, con il loro buon ragionamento basato sul testo, possano essere applicati a compiti di ragionamento di base sui grafi, tra cui abbinamenti di sottografi, percorsi più brevi e inferenza di connessioni. Tre tipi di applicazioni basate su grafi, ovvero grafi puri, grafi ricchi di testo e grafi correlati al testo, sono state associate all’integrazione dei LLM. Le tecniche includono il trattamento dei LLM come predittori di compiti, codificatori di funzionalità per le reti neurali a grafo (GNN) o allineatori con GNN, a seconda della loro funzione e interazione con le GNN.

I LLM stanno diventando sempre più popolari per applicazioni basate su grafi. Tuttavia, ci sono pochissimi studi che analizzano come i LLM e i grafi interagiscono tra loro. In una recente ricerca, un team di ricercatori ha proposto una panoramica metodica delle situazioni e dei metodi associati all’integrazione dei grandi modelli di linguaggio con i grafi. Lo scopo è di classificare le possibili situazioni in tre categorie principali: grafi ricchi di testo, grafi correlati al testo e grafi puri. Il team ha condiviso metodi specifici per l’utilizzo dei LLM sui grafi, come l’utilizzo dei LLM come allineatori, codificatori o predittori. Ogni strategia ha vantaggi e svantaggi e lo scopo dello studio pubblicato è quello di mettere a confronto questi diversi approcci.

Il team ha evidenziato le applicazioni pratiche di queste tecniche, dimostrando i vantaggi dell’utilizzo dei LLM nelle attività legate ai grafi. Il team ha condiviso informazioni su dataset di benchmark e script open source per aiutare nell’applicazione e nella valutazione di questi metodi. I risultati hanno evidenziato la necessità di ulteriori indagini e creatività, delineando possibili argomenti di studio futuri in questo campo in rapido sviluppo.

Il team ha riassunto le loro principali contribuzioni come segue.

  1. Il team ha apportato un contributo classificando metodicamente le situazioni in cui i modelli di linguaggio vengono utilizzati nei grafi. Questi scenari sono organizzati in tre categorie: grafi ricchi di testo, grafi correlati al testo e grafi puri. Questa tassonomia fornisce una struttura per comprendere le varie impostazioni.
  1. I modelli di linguaggio sono stati attentamente analizzati utilizzando approcci grafici. La valutazione ha riassunto i modelli rappresentativi per vari contesti grafici, rendendola la più approfondita.
  1. È stata curata una grande quantità di materiali relativi ai modelli di linguaggio su grafi, inclusi applicazioni reali, codebase open source e set di dati di benchmark.
  1. Sono state suggerite sei possibili direzioni per ulteriori ricerche nel campo dei modelli di linguaggio su grafi, approfondendo le idee fondamentali.