【LoG2024报告】整合大型语言模型与图神经网络，62页ppt

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整合大型语言模型与图神经网络 讲者：Xavier Bresson 摘要 ：在大规模数据集上进行预训练的语言模型已经彻底改变了基于文本的应用，推动了自然语言处理的新能力。当文档之间有联系时，它们形成一个文本属性图（TAG），例如互联网、维基百科、社交网络、学术文献网络、生物学网络、场景图和知识图。TAG的主要应用包括推荐（网页推荐）、分类（节点、链接、图）、基于文本和视觉的推理，以及检索增强生成（RAG）。在本次讲座中，我将介绍两种整合大型语言模型（LLMs）与图神经网络（GNNs）的方法。第一种方法展示了LLM的推理能力如何增强TAG节点特征。第二种方法引入了一种创新技术——GraphRAG，旨在将LLM的响应与相关的子图结构对接。这个可扩展的技术规范化了语言模型，显著减少了错误响应，也就是所谓的“幻觉”。 个人简介 ：Xavier Bres ………………………………