文章预览
点击下方 卡片 ,关注“ CVer ”公众号 AI/CV重磅干货,第一时间送达 点击进入—> 【Mamba/多模态/扩散】交流群 添加微信号:CVer111,小助手会拉你进群! 扫描下方二维码,加入CVer学术星球 ! 可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea 和 CV从入门到精通资料,及最前沿应用 !发论文/搞科研/涨薪,强烈推荐! 转载自:新智元 | 编辑:LRST 【导读】 Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法,将大语言模型(LLM)在文本图(Text-Attributed Graph, 缩写为TAG)学习中的强大能力蒸馏到本地模型中,以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程,并对学生模型进行对齐优化,在多个数据集上实现了显著的性能提升,平均提高了6.2%。 近年来,随着文本属性图(TAG)在社交媒体、电子商务、推荐系统和学术引用
………………………………