グラフのように話す：大規模言語モデルのためのグラフエンコーディング
Google Research は、大規模言語モデル（LLM）がグラフ構造情報を効果的に推論できるよう、テキスト形式への変換手法と評価ベンチマーク「GraphQA」を提案し、エンコーディング方法やグラフ構造自体が性能に与える影響を実証した。
キーポイント
LLM 向けグラフエンコーディング手法の比較研究
複雑なグラフ構造を LLM が理解可能なテキスト形式に変換する際、異なるエンコーディング手法が推論性能に与える影響を体系的に評価した。
GraphQA ベンチマークの提案
さまざまなグラフ推論タスクに対してアプローチを比較・評価するための新しいベンチマーク「GraphQA」を開発し、問題文の表現方法（フレーズ化）が解法に与える影響を明らかにした。
推論性能に影響する 3 つの要因
LLM のグラフ推論性能は、エンコーディング手法、タスクの種類に加え、意外にも「グラフ自体の構造」に依存することが発見された。
LLM の性能に影響する 3 つの要因
グラフ推論タスクにおける LLM のパフォーマンスは、グラフ符号化手法、タスクの種類、そしてグラフ自体の構造という 3 つの基本的なレベルによって変動することが示されました。
適切な符号化による性能向上
LLM がグラフを処理するための最適な表現方法を選択することで、グラフ関連タスクにおける LLM の性能が最大で 60% 向上する可能性が示されています。
GraphQA ベンチマークの作成
グラフをテキストに変換する最適な方法を体系的に評価するために、LLM のグラフ特有の問題に対する理解力を測るための「GraphQA」というベンチマークが設計されました。
多様なグラフデータセットの活用
包括的で現実的な試験を作成するため、単一の種類のグラフではなく、異なる設定で問題解決能力を評価できるような多様なグラフの混合を使用しています。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この研究は、LLM が構造化データであるグラフ情報をより深く理解し、推論できるようになるための道筋を示す重要な一歩です。特に「グラフ構造そのものが性能に影響する」という発見は、単なるテキスト変換技術の改良だけでなく、モデルアーキテクチャやトレーニングデータの設計において、非テキスト情報の扱い方を再考する必要性を浮き彫りにしています。
編集コメント
LLM の能力拡張において、テキスト以外の構造化データをどう扱うかは今後の鍵ですが、その難しさと構造依存性を定量的に示した点で非常に価値のある論文です。
<span class="byline-author">投稿者: Bahare Fatemi および Bryan Perozzi, リサーチサイエンティスト, Google Research</span>
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あなたの周りのすべてのもの――友達、キッチンの道具、自転車の部品さえも――を想像してみてください。それらはすべて様々な方法で繋がっています。コンピュータサイエンスでは、物体間の関係を記述するために<em><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_(discrete_mathematics)">グラフ</a></em>という用語が使われます。グラフはノード（物体そのもの）とエッジ（2つのノード間の関係を示す接続）で構成されます。グラフは今やどこにでも存在します。インターネット自体が、リンクで繋がったウェブサイトの巨大なグラフです。検索エンジンが利用する知識でさえ、グラフのような形で整理されています。
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さらに、人工知能の目覚ましい進歩――数秒で物語を書けるチャットボットや、医療報告書を解釈できるソフトウェアさえも――を考えてみてください。このエキサイティングな進歩は、大規模言語モデル（LLM）に大きく負っています。新しいLLM技術は、様々な用途に向けて絶えず開発されています。
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グラフはどこにでも存在し、LLM技術は台頭しているため、<a href="https://iclr.cc/">ICLR 2024</a>で発表した論文「<a href="https://openreview.net/forum?id=IuXR1CCrSi">Talk like a Graph: Encoding Graphs for Large Language Models</a>」において、強力なLLMにグラフ情報をより良く推論する方法を教える手法を紹介します。グラフは情報を整理するのに有用な方法ですが、LLMは主に通常のテキストで訓練されています。目的は、様々な技術をテストして何が最適かを確認し、実用的な知見を得ることです。グラフをLLMが理解できるテキストに変換することは、非常に複雑な作業です。その難しさは、複数のノードと、それらを繋ぐ複雑なエッジの網からなるグラフ構造の本質的な複雑さに起因します。私たちの研究は、グラフを取得し、LLMが理解できる形式に変換する方法を調査します。また、<em><a href="https://github.com/google-research/google-research/tree/master/graphqa">GraphQA</a></em>というベンチマークを設計し、様々なグラフ推論問題における異なるアプローチを研究し、LLMがグラフ問題を解決できるようにグラフ関連の問題をどのように<em>表現するか</em>を示します。私たちは、グラフ推論タスクにおけるLLMの性能が、3つの基本的なレベルで変化することを示します：1) グラフ符号化方法、2) グラフタスク自体の性質、そして3) 興味深いことに、考慮されるグラフの構造そのものです。これらの発見は、LLMのためにグラフを最適に表現する方法についての手がかりを与えてくれます。適切な方法を選択することで、LLMのグラフタスクにおける性能を最大60%向上させることができるのです！
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<table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjAnieWluvqGQtyh_L3a_Y7XfYUR2dBRGpQf58DpzJfIrkyM2JnwxiCOvTzDidvP-GtbtRe4NsJUEFlzpW8nQbf8WGQD6P_C2jjsRZeLiyDSO8QF8IiGCRYnSa4MxruywJt60gU8KrH6w87ZoBXsGbPmyWDx01j1nqSCaEtfFeNTmAWSLcVVcND8XuzoaHb/s1600/image7.gif" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img border="0" data-original-height="400" data-original-width="1600" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjAnieWluvqGQtyh_L3a_Y7XfYUR2dBRGpQf58DpzJfIrkyM2JnwxiCOvTzDidvP-GtbtRe4NsJUEFlzpW8nQbf8WGQD6P_C2jjsRZeLiyDSO8QF8IiGCRYnSa4MxruywJt60gU8KrH6w87ZoBXsGbPmyWDx01j1nqSCaEtfFeNTmAWSLcVVcND8XuzoaHb/s16000/image7.gif" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;">図は、2つの異なるアプローチを用いてグラフをテキストとして符号化し、そのテキストとグラフに関する質問をLLMに与えるプロセスを示しています。</td></tr></tbody></table>
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<h2>テキストとしてのグラフ</h2>
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グラフをテキストに変換する最良の方法が何かを体系的に見つけ出すために、私たちはまず<em><a href="https://github.com/google-research/google-research/tree/master/graphqa">GraphQA</a></em>というベンチマークを設計しました。GraphQAは、強力なLLMをグラフ特有の問題で評価するために設計された試験だと考えてください。私たちは、LLMが様々な設定でグラフを含む問題をどの程度理解し解決できるかを知りたいのです。LLMのための包括的で現実的な試験を作成するために、私たちは単一のタイプのグラフを使用するのではなく、様々なグラフを混ぜて使用し、確実に
原文を表示
<span class="byline-author">Posted by Bahare Fatemi and Bryan Perozzi, Research Scientists, Google Research</span>
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Imagine all the things around you — your friends, tools in your kitchen, or even the parts of your bike. They are all connected in different ways. In computer science, the term <em><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_(discrete_mathematics)">graph</a> </em>is used to describe connections between objects. Graphs consist of nodes (the objects themselves) and edges (connections between two nodes, indicating a relationship between them). Graphs are everywhere now. The internet itself is a giant graph of websites linked together. Even the knowledge search engines use is organized in a graph-like way.
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Furthermore, consider the remarkable advancements in artificial intelligence — such as chatbots that can write stories in seconds, and even software that can interpret medical reports. This exciting progress is largely thanks to large language models (LLMs). New LLM technology is constantly being developed for different uses.
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Since graphs are everywhere and LLM technology is on the rise, in “<a href="https://openreview.net/forum?id=IuXR1CCrSi">Talk like a Graph: Encoding Graphs for Large Language Models</a>”, presented at <a href="https://iclr.cc/">ICLR 2024</a>, we present a way to teach powerful LLMs how to better reason with graph information. Graphs are a useful way to organize information, but LLMs are mostly trained on regular text. The objective is to test different techniques to see what works best and gain practical insights. Translating graphs into text that LLMs can understand is a remarkably complex task. The difficulty stems from the inherent complexity of graph structures with multiple nodes and the intricate web of edges that connect them. Our work studies how to take a graph and translate it into a format that an LLM can understand. We also design a benchmark called <em><a href="https://github.com/google-research/google-research/tree/master/graphqa">GraphQA</a></em> to study different approaches on different graph reasoning problems and show how to <em>phrase</em> a graph-related problem in a way that enables the LLM to solve the graph problem. We show that LLM performance on graph reasoning tasks varies on three fundamental levels: 1) the graph encoding method, 2) the nature of the graph task itself, and 3) interestingly, the very structure of the graph considered. These findings give us clues on how to best represent graphs for LLMs. Picking the right method can make the LLM up to 60% better at graph tasks!
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<table align="center" cellpadding="0" cellspacing="0" class="tr-caption-container" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><tbody><tr><td style="text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjAnieWluvqGQtyh_L3a_Y7XfYUR2dBRGpQf58DpzJfIrkyM2JnwxiCOvTzDidvP-GtbtRe4NsJUEFlzpW8nQbf8WGQD6P_C2jjsRZeLiyDSO8QF8IiGCRYnSa4MxruywJt60gU8KrH6w87ZoBXsGbPmyWDx01j1nqSCaEtfFeNTmAWSLcVVcND8XuzoaHb/s1600/image7.gif" style="margin-left: auto; margin-right: auto;"><img border="0" data-original-height="400" data-original-width="1600" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjAnieWluvqGQtyh_L3a_Y7XfYUR2dBRGpQf58DpzJfIrkyM2JnwxiCOvTzDidvP-GtbtRe4NsJUEFlzpW8nQbf8WGQD6P_C2jjsRZeLiyDSO8QF8IiGCRYnSa4MxruywJt60gU8KrH6w87ZoBXsGbPmyWDx01j1nqSCaEtfFeNTmAWSLcVVcND8XuzoaHb/s16000/image7.gif" /></a></td></tr><tr><td class="tr-caption" style="text-align: center;">Pictured, the process of encoding a graph as text using two different approaches and feeding the text and a question about the graph to the LLM.</td></tr></tbody></table>
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<h2>Graphs as text</h2>
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To be able to systematically find out what is the best way to translate a graph to text, we first design a benchmark called <em><a href="https://github.com/google-research/google-research/tree/master/graphqa">GraphQA</a></em>. Think of GraphQA as an exam designed to evaluate powerful LLMs on graph-specific problems. We want to see how well LLMs can understand and solve problems that involve graphs in different setups. To create a comprehensive and realistic exam for LLMs, we don’t just use one type of graph, we use a mix of graphs ensuring br
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