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大家好，今天为大家介绍一篇研究论文，该论文探讨了如何通过软提示（soft prompt）提升大模型（LLM）在图学习任务中的表现。这项研究为图神经网络（GNN）与LLM的结合提供了新思路，对推动图结构数据的深度学习具有重要意义。 1. 基本信息 论文题目： Can we Soft Prompt LLMs for Graph Learning Tasks? 作者：Zheyuan Liu, Xiaoxin He, Yijun Tian, Nitesh V. Chawla 作者研究单位：University of Notre Dame, National University of Singapore 代码链接：https://github.com/franciscoliu/graphprompter 2. 研究背景 近年来，大模型（LLM）在多个领域取得了显著成果，这使得将LLM应用于图结构数据成为一个很有吸引力的研究方向。但是，直接将LLM应用于图模态面临独特挑战， 主要是由于图结构和文本模态之间存在差异和不匹配 。现有工作主要将图映射到文本，但这种方法往往忽略了图中的某些相关信息和噪声
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