Haishuai Wang, Yang Gao, Xin Zheng, Peng Zhang, Jiajun Bu, Philip S. Yu
개요
LLM을 GNAS에 통합하여 GNAS-LLM이라는 새로운 GNAS 모델을 제시했습니다. GNAS-LLM은 LLM이 그래프 신경망 아키텍처의 생성 작업을 이해하도록 유도하기 위해 새로운 종류의 GNAS 프롬프트를 설계합니다. 프롬프트는 GNAS의 탐색 공간, 탐색 전략 및 탐색 피드백에 대한 설명으로 구성됩니다. GNAS-LLM은 프롬프트를 사용하여 LLM을 반복적으로 실행하여 더 정확한 그래프 신경망 아키텍처를 빠르게 생성합니다. 4개의 벤치마크 그래프 데이터 세트에서 기존 GNAS 방법보다 성능이 우수하며, AutoGEL의 탐색 공간을 기반으로 테스트 세트에서 평균 1.0% 향상을 달성했습니다.
