GraphPrompts
Prezentare generală
Liu et al., 2023 introduc GraphPrompt, un nou cadru de promptare pentru grafuri pentru a îmbunătăți performanța la sarcinile ulterioare.
Concepte cheie
GraphPrompt este proiectat să valorifice informațiile structurale inerente în datele grafurilor pentru a îmbunătăți performanța modelului de limbaj la sarcinile legate de grafuri.
Aplicații
- Clasificarea grafurilor: Categorizarea diferitelor tipuri de grafuri
- Clasificarea nodurilor: Etichetarea nodurilor individuale într-un graf
- Predicția link-urilor: Predicția conexiunilor lipsă între noduri
- Generarea grafurilor: Crearea de structuri noi de grafuri
- Graf-la-text: Conversia reprezentărilor grafurilor în limbaj natural
Beneficii
- Conștientizarea structurală: Încorporează informațiile topologiei grafurilor
- Performanța îmbunătățită: Rezultate mai bune la sarcinile legate de grafuri
- Cadru flexibil: Adaptabil la diverse tipuri de grafuri și sarcini
- Procesarea eficientă: Optimizat pentru gestionarea datelor structurate ca grafuri
Starea actuală
Mai multe vin în curând!
Subiecte conexe
- Promptarea Chain-of-Thought - Înțelegerea tehnicilor de raționament
- Promptarea cu câteva exemple - Învățarea din exemple
- Ghidul de inginerie a prompturilor - Tehnici generale de inginerie a prompturilor
Referințe
- Liu et al., (2023) - GraphPrompt: Unifying Pre-training and Downstream Tasks for Graph Neural Networks