通用图大模型HiGPT:一己之力建模任何图结构关系!来自港大数据智能实验室&百度

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通用图大模型HiGPT:一己之力建模任何图结构关系!来自港大数据智能实验室&百度

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原标题:通用图大模型HiGPT:一己之力建模任何图结构关系!来自港大数据智能实验室&百度
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文章来源:量子位
内容字数:5138字

内容摘要:


汤嘉斌 投稿量子位 | 公众号 QbitAI一个模型建模所有图结构关系——
香港大学数据智能实验室最新图结构大模型来了。
它叫HiGPT,由GraphGPT原班人马打造。
后者是将图数据与大模型结合的代表方法之一:
通过用图指令微调将图数据与大模型对齐,在下游任务上一度彰显了惊人的泛化性(Zero-Shot)。
不过,GraphGPT仅针对同质图进行了验证,对于生活中更常出现的异质图“无能为力”。
简而言之,也就是只擅长简单的任务,复杂的还不行。
(异质图:即结点和边的类型更多样。例如社交网络中用户、帖子和评论之间的关系)
基于此,HiGPT诞生,专攻复杂的异质图学习任务,并真正做到了“一个模型,建模任意关系类型”。
由此,一个通用图大模型就诞生了。
以后我们无论是用大模型做社交网络分析、生物信息还是城市计算这些常见图任务,都能hold更多有难度的case了。
Hi,异质图GPT想要一个模型实现所有异质结构关系的泛化,面临的挑战有三:
C1. 关系类型异质性偏移:
当前几乎所有的异质图神经网络在建模异质关系是常常会为单个异质图的每个节点和关系类型定制参数,这使得当不同异质图之间结点和关


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