Chavez Jack

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我们深入研究了如何最好地将图表表示为文本，以便法学硕士能够理解它们——我们的调查发现了影响结果的三个主要因素。 想象一下您周围的所有事物 - 您的朋友、厨房里的工具，甚至自行车的零件。它们都以不同的方式连接起来。在计算机科学中，术语图用于描述对象之间的连接。图由节点（对象本身）和边（两个节点之间的连接，指示它们之间的关系）组成。现在图表无处不在。互联网本身就是一个由链接在一起的网站组成的巨大图表。甚至搜索引擎使用的知识也是以类似图表的方式组织的。 此外，考虑一下人工智能的显着进步——例如可以在几秒钟内写出故事的聊天机器人，甚至可以解释医疗报告的软件。这一令人兴奋的进步很大程度上要归功于大型语言模型（LLM）。新的法学硕士技术正在不断开发用于不同的用途。 由于图无处不在，而且法学硕士技术正在兴起，上发表的“像图一样说话：为大型语言模型编码图”中，我们提出了一种方法来教导强大的法学硕士如何更好地利用图信息进行推理。

图表是组织信息的一种有用方式，但法学硕士大多接受常规文本的培训。目的是测试不同的 老挝电报吗数据库 技术，看看解。将图表翻译成法学硕士可以理解的文本是一项非常复杂的任务。困难源于具有多个节点的图结构固有的复杂性以及连接它们的复杂边缘网络。我们的工作研究如何获取图表并将其转换为法学硕士可以理解的格式。我们还设计了一个名为GraphQA的基准测试来研究不同图推理问题的不同方法，并展示如何以使得法学硕士能够解决图问题的方式表达与图相关的问题。我们表明，LLM 在图推理任务上的表现在三个基本层面上有所不同：1）图编码方有趣的是，所考虑的图的结构。这些发现为我们提供了如何最好地表示法学硕士图表的线索。选择正确的方法可以使法学硕士在图形任务方面的成绩提高高达-流程 如图所示，使用两种不同的方法将图形编码为文本，并将文本和有关图形的问题提供给法学硕士的过程。 图表作为文本 为了能够系统地找出将图形转换为文本的最佳方法，我们首先设计一个考试，旨在评估针对特定图问题的强大法学硕士。我们希望了解法学硕士能够如何很好地理解和解决涉及不同设置中的图形的问题。






为了为法学硕士创建全面且真实的考试，我们不只使用一种类型的图表，而是使用多种图表的混合，以确保连接数量的广度。这主要是因为不同的图类型使解决此类问题变得更容易或更困难。通过这种方式可以帮助揭露法学硕士对图表的看法的偏见，并且整个考试更接近法学硕士在现实世界中可能遇到的现实设置。用法学硕士进行图形推理的框架概述。专注于与图相关的简单任务，例如检查边是否存在、计算节点或边的数量、查找连接到特定节点的节点以及检查图中的循环。这些任务可能看起来很基本，但它们需要理解节点和边之间的关系。通过涵盖从识别模式到创建新连接等不同类型的挑战，GraphQA 可以帮助模型学习如何有效地分析图形。这些基本任务对于更复杂的图推理至关重要，例如寻找节点之间的最短路径、检测社区或识别有影响力的节点。此外 模型和随机块模型）生成随机图，以及更简单的图结构（如路径、完全图和星形图），提供多样化的集合用于训练的数据。 在处理图表时，我们还需要找到方法来提出法学硕士可以理解的与图表相关的问题。提示启发法是实现此目的的不同策略。我们来分解一下常见的： 零样本：简单地描述任务（“这张图中有循环吗？”）并告诉法学硕士去完成它。
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