NeurIPS 2024 || GLBench: 面向大模型的图学习基准测试集

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GLBench: 面向大模型的图学习基准测试集 大家好，今天要介绍一篇关于图学习和大模型结合的重要研究工作。这篇论文提出了GLBench基准测试集，这是首个系统评估图-大模型(GraphLLM)方法的测试框架。GLBench在监督学习和零样本两种场景下，对不同类型的GraphLLM方法进行了全面深入的评估。这项工作第一次统一了GraphLLM领域的评估标准，为该领域的发展奠定了重要的方法论基础。 1. 基本信息 标题：GLBench: A Comprehensive Benchmark for Graph with Large Language Models 作者及机构： Yuhan Li (Hong Kong University of Science and Technology(Guangzhou)) Peisong Wang (Tsinghua University) Xiao Zhu (Hong Kong University of Science and Technology（GZ） Aochuan Chen (Hong Kong University of Science and Technology(Guangzhou)) Haiyun Jiang (Sun Yat-sen University) Deng Cai (Tencent AI Lab) Victor Wai Kin Chan (Tsinghua University) Jia Li (Hong Kong University of Science ………………………………