Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

GRIP: In-Parameter Graph Reasoning through Fine-Tuning Large Language Models

Created by
  • Haebom
Category
Empty

저자

Jiarui Feng, Donghong Cai, Yixin Chen, Muhan Zhang

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 구조화된 데이터, 특히 지식 그래프와 같은 데이터를 효과적으로 처리하도록 적응시키는 새로운 프레임워크인 GRIP을 제안한다. GRIP은 경량 LoRA(Low-Rank Adaptation) 파라미터를 사용하여 LLM이 그래프 관련 정보를 내재화하도록 설계되었으며, 추론 시 원본 그래프에 접근할 필요 없이 다양한 그래프 관련 작업을 수행할 수 있다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
GRIP은 LLM이 복잡한 관계 정보를 효율적으로 내재화하도록 돕는다.
◦
경량 LoRA 파라미터를 사용하여 효율적인 학습과 추론을 가능하게 한다.
◦
다양한 벤치마크에서 효과와 효율성을 입증했다.
◦
추론 시 원본 그래프에 접근할 필요가 없다.
•
한계점:
◦
논문 자체에서 명시된 한계점은 제시되지 않음. (제공된 요약만으로는 판단 불가)
👍
Made with Slashpage