GraphChain: Large Language Models for Large-scale Graph Analysis via Tool Chaining
Created by
Haebom
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저자
Chunyu Wei, Wenji Hu, Xingjia Hao, Xin Wang, Yifan Yang, Yueguo Chen, Yang Tian, Yunhai Wang
개요
GraphChain은 대규모 그래프 분석에 어려움을 겪는 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해 제안된 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 인간의 탐구적 지능을 모방하여 전문화된 도구의 동적 시퀀스를 통해 복잡한 그래프를 분석합니다. 주요 혁신은 다음과 같습니다. (1) 작업 관련성과 정보 압축 간의 균형을 맞춘 최적화된 도구 시퀀스를 생성하는 강화 학습 메커니즘인 Progressive Graph Distillation, (2) 비용이 많이 드는 재훈련 없이 스펙트럼 속성 및 경량 어댑터를 사용하여 다양한 그래프 토폴로지에 맞게 도구 선택 전략을 효율적으로 조정하는 Structure-aware Test-Time Adaptation. 실험 결과 GraphChain은 이전 방법보다 훨씬 뛰어난 성능을 보이며 확장 가능하고 적응 가능한 LLM 기반 그래프 분석을 가능하게 합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LLM을 활용한 대규모 그래프 분석의 확장성과 적응성을 향상시킴.
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전문 도구의 동적 시퀀스를 통해 복잡한 그래프 분석을 가능하게 함.
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Progressive Graph Distillation 및 Structure-aware Test-Time Adaptation과 같은 혁신적인 방법론 제시.
