GraphGPT: 大语言模型的图结构指令微调

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导读   大家好，我是汤嘉斌，是香港大学数据科学学院的一年级博士生。本次向大家分享我们所做的工作 GraphGPT。 主要内容包括以下几个部分： 1.  背景介绍 2.  GraphGPT 解决方案 3.   思考与展望 分享嘉宾｜ 汤嘉斌 香港大学 Ph.D. 学生   编辑整理｜ 何赟 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 背景介绍 图（graph）数据由节点和边组成的，以抽象表达实体之间的复杂关系。在我们的生活中有非常多的具体应用，例如推荐系统、社交网络以及药物发现等等。最近，深度学习的新型图神经网络被认为是建模图数据最有力的工具之一。然而，不同于图像像素可以有统一的 RGB 编码表示，自然语言可以由统一的词表向量表示，不同图之间的语义信息大不相同，这使得很难用一个统一的图神经网络来建模所有关系。另一方面，大语言模型通过在大量语料库上 ………………………………