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快速发展时代对图模型的初步探索

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

本指南探讨了图模型（GFM）这个新兴领域，旨在将大规模语言模型（LLM s）的能力与图模型的结构见解。

内容深入探讨了 GFM 处理复杂系统的潜力，强调了通过图数据训练与传统基于语言的模型的独特挑战和技术差异。

强调了改进数据质量、架构和训练策略对促进 GFM 发展的重要性。

此外，该指南还解决了多模态建模中的潜在应用以及图神经网络鲁棒性研究的需求。

对于那些对机器学习和结构化数据的交叉感兴趣的人来说，此内容可以让您一睹图机器学习的未来及其在各个领域的应用。

- 基础模型是在广泛的数据上进行训练的模型，可以应用于各种下游任务。

- 基本模型有两个特点：涌现性和同质性。

- 大语言模型是基础模型中的闪亮明星，拥有强大的预训练语言处理能力。

- 图是用于描述和建模复杂系统的通用语言。

- 图机器学习的发展历史包括图论研究、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向量空间中，降低了节点特征的维数。

- 基于图的模型是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。

- 图模型的关键技术包括预训练技术和适配技术。

- 图模型和大型模型各有其优点和局限性。

基于图的模型是将两者结合起来的可行技术手段。

- 基于图的模型的开发仍然有广泛的探索空间，包括提高数据量和质量、改进骨干架构和训练策略、模型评估和杀手级应用。

- 图神经网络具有一定的可解释性，但仍需要进一步完善。

快速发展时代对图模型的初步探索

- 图机器学习的结构具有一定的可移植性，但在不同领域的图数据中可能会受到限制。

- 超图神经网络是一个重要的研究方向，值得深入探索。

- 基于图的模型的实现仍处于探索阶段，目前没有统一的框架。

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