当前技术界，图模型泛化力的增强和大语言模型对图结构信息的解析，既成为焦点，又充满挑战。这不仅关乎技术自身的发展，还牵动着众多依赖这些技术的应用的前景。
图模型泛化能力的重要性
在实际应用中，图模型的推广能力影响着它能应用的领域。比如，在特定地点的数据中心，需要处理不同用户在不同时间产生的数据。若图模型的推广能力不强，便难以有效应对这些多变复杂的数据。因此，研究如何增强图模型的推广能力变得尤为重要。这种能力就好比工具的适用范围，它关乎图模型能否在更多实际场景中发挥作用，降低每次为新场景重建模型的费用。不同的业务场景各有其需求和特性，更强的推广能力意味着模型能更好地适应各种情况。
图模型的泛化能力与其在各领域的应用紧密相关。比如，在涉及众多人物和大量数据的科研项目中，若图模型的泛化能力不足，便难以将研究成果广泛推广。而提升图模型的泛化能力，则能使它在各种业务场景中保持稳定表现，从而为整个行业带来显著的价值增长。
大语言模型对图结构理解的挑战
在实际应用中，让大型语言模型去理解图结构信息颇为不易。尽管这些模型在语义处理上能力非凡，但面对图这种特殊的数据结构，它们就如同一个精通中文的人突然要破解繁复的密码。比如，在实时数据分析任务中，分布在不同地点的工作人员依赖模型快速解析图结构数据并据此作出决策。然而，由于模型难以有效理解图结构信息，往往难以满足这一需求。
观察时间成本，大型语言模型在解读图形结构信息上存在不足，这会使得完成任务所需时间增加。尤其是在大规模数据模拟中，任何一个时间点的延误都可能引发一系列连锁反应，进而影响项目整体进度。此外，目前尚无一种普遍适用的方法能让大型语言模型迅速且精确地掌握图形结构信息，这无疑是一个需要解决的难题。
GraphGPT的文本 – 图结构对齐范式
GraphGPT使用了一种新的文本与图结构对齐方法，这种方法很有创新性。它通过比较，把文本信息融入图编码器，从而有效地对语义进行对齐。这就像给图结构数据贴上了文字标签，使得大语言模型更容易理解。比如在信息检索系统里，这种方法能精确地表示不同类别的图结构，显著提升了检索速度。
这一范式的实用价值不容忽视。在众多企业的数据库管理实践中，各部分数据以图形形式分布。借助GraphGPT的文本与图结构对齐方法，员工能更轻松地运用大语言模型去理解这些复杂的数据布局。在新增数据录入或查询特定信息时，这种方法能显著节省时间。
双阶段图指令微调范式
在双阶段图指令微调的第一阶段，自监督的图匹配任务至关重要。通过无标签的图结构数据，大语言模型能够掌握与图相关的结构知识，这就像个人自学去认识一个新领域。比如在网络安全监控领域，通常会有大量无标签的图结构数据，运用这种方法，大语言模型能快速吸收这些数据中的结构信息。
在第二阶段，运用特定任务的图数据指令对模型进行微调至关重要。以医疗数据统计为例，不同的数据任务有不同的标准。这一阶段能让大型语言模型根据特定任务调整推理方式，增强其适应性。这样在实际操作中，可以显著提升数据处理的准确率和效率。
结构感知的图匹配任务
在本次研究中，结构感知的图匹配任务扮演着至关重要的角色。这一任务指导语言模型运用自然语言标签来辨别各类图结点。例如，在物流调度场景中，每个物流节点都可视作图结点，这项任务能精确地将物流节点与其描述相匹配。
这项任务对提升模型对图形结构数据的认识十分关键。在建筑设计的结构模拟环节，它能协助设计师更深入地把握建筑结构关系的图形数据，确保设计中的每个部分都能得到精确的映射，进而提升设计效率。
图指令微调的效果和影响
观察图指令微调的成效，“w/o GS”版本的研究指出，将图结构数据融入大型语言模型具有显著优势。在具体的数据挖掘实践中，面对由大规模用户行为数据构成的图结构，若不将图结构数据纳入模型，诸如识别用户行为模式等节点分类任务将面临效率降低的问题。
大语言模型在提升语义推理能力方面表现出色，其中“w/o LR”版本通过融合GraphGPT，大幅增强了图编码器的性能。在图像识别任务中，GraphGPT与大语言模型的结合，尤其在零样本场景下，有效提升了识别的准确性。此外，图结点token在表示图结构并输入大语言模型时的效率也得到了显著体现。
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