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Mit Large Language Models Graph-Neuronale Netze aufrüsten: Der ultimative Leitfaden
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Graphen sind Datenstrukturen, die komplexe Beziehungen in einer Vielzahl von Bereichen darstellen, einschließlich sozialer Netzwerke, Wissensbasen, biologischer Systeme und vielen mehr. In diesen Graphen werden Entitäten als Knoten dargestellt und ihre Beziehungen als Kanten.
Die Fähigkeit, diese komplexen relationalen Strukturen effektiv darzustellen und zu verstehen, ist entscheidend für die Weiterentwicklung von Bereichen wie Netzwerk-Wissenschaft, Chemie-Informatik und Empfehlungssystemen.
Graph-Neuronale Netze (GNNs) haben sich als leistungsstarkes Deep-Learning-Framework für Graph-Machine-Learning-Aufgaben etabliert. Durch die Integration der Graph-Topologie in die neuronale Netzwerkarchitektur mittels Nachbarschafts-Aggregation oder Graph-Konvolutionen können GNNs niedrigdimensionale Vektor-Darstellungen erlernen, die sowohl die Knoten-Merkmale als auch ihre strukturellen Rollen kodieren. Dies ermöglicht es GNNs, Spitzenleistungen bei Aufgaben wie Knoten-Klassifizierung, Link-Vorhersage und Graph-Klassifizierung in verschiedenen Anwendungsgebieten zu erzielen.
Während GNNs erhebliche Fortschritte gemacht haben, bleiben einige Herausforderungen bestehen. Die Beschaffung hochwertiger beschrifteter Daten für die Schulung von GNN-Modellen kann teuer und zeitaufwändig sein. Darüber hinaus können GNNs mit heterogenen Graph-Strukturen und Situationen, in denen die Graph-Verteilung zur Testzeit erheblich von den Trainingsdaten abweicht (Out-of-Distribution-Generalisierung), Schwierigkeiten haben.
Parallel dazu haben Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 und LLaMA die Welt mit ihren außergewöhnlichen Fähigkeiten im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und -generierung erobert. Durch das Training auf riesigen Textkorpora mit Milliarden von Parametern zeigen LLMs bemerkenswerte Fähigkeiten im Bereich des Few-Shot-Learnings, der Generalisierung über Aufgaben hinweg und der Verständigung von Common-Sense-Argumenten, die einst als extrem herausfordernd für KI-Systeme galten.
Der enorme Erfolg von LLMs hat zu einer intensiven Erforschung ihrer Möglichkeiten im Bereich des Graph-Machine-Learnings geführt. Einerseits bieten die Wissens- und Verständnisfähigkeiten von LLMs Chancen, traditionelle GNN-Modelle zu verbessern. Andererseits könnten die strukturierten Darstellungen und faktischen Kenntnisse, die in Graphen inhärent sind, hilfreich sein, um einige der Schlüsselbegrenzungen von LLMs wie Halluzinationen und mangelnde Interpretierbarkeit zu überwinden.
Graph-Neuronale Netze und Selbst-Supervision
Um den notwendigen Kontext zu liefern, werden wir zunächst die Kernkonzepte und Methoden im Bereich der Graph-Neuronale Netze und der Selbst-Supervision von Graph-Darstellungen kurz überblicken.
Graph-Neuronale Netz-Architekturen
Graph-Neuronale Netz-Architektur – Quelle
Der Schlüsselunterschied zwischen herkömmlichen Deep-Neural-Netzen und GNNs liegt in ihrer Fähigkeit, direkt auf graph-strukturierten Daten zu operieren. GNNs folgen einem Nachbarschafts-Aggregations-Schema, bei dem jeder Knoten die Merkmalsvektoren seiner Nachbarn aggregiert, um seine eigene Darstellung zu berechnen.
Es wurden zahlreiche GNN-Architekturen vorgeschlagen, mit unterschiedlichen Instantiierungen der Nachrichten- und Update-Funktionen, wie z.B. Graph-Convolutional-Netze (GCNs), GraphSAGE, Graph-Attention-Netze (GATs) und Graph-Isomorphism-Netze (GINs) unter anderem.
In jüngerer Zeit haben Graph-Transformer an Popularität gewonnen, indem sie den Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus von natürlichen Sprach-Transformern auf graph-strukturierte Daten anwendeten. Einige Beispiele sind GraphormerTransformer und GraphFormers. Diese Modelle können langreichende Abhängigkeiten über den Graphen besser erfassen als rein nachbarschaftsbasierte GNNs.
Selbst-Supervision auf Graphen
Während GNNs leistungsstarke Darstellungsmodelle sind, ist ihre Leistung oft durch den Mangel an großen beschrifteten Datensätzen für die Schulung von überwachten GNN-Modellen eingeschränkt. Die Selbst-Supervision hat sich als vielversprechendes Paradigma entwickelt, um GNNs auf unbeschrifteten Graph-Daten vorzubereiten, indem man Vorwärts-Aufgaben nutzt, die nur die inhärente Graph-Struktur und Knoten-Merkmale erfordern.
Selbst-Supervision von Graphen – Quelle
Einige gängige Vorwärts-Aufgaben, die für die Selbst-Supervision von GNNs verwendet werden, sind:
- Knoten-Eigenschafts-Vorhersage: Zufälliges Maskieren oder Verderben eines Teils der Knoten-Attribute/Merkmale und das GNN damit beauftragen, sie zu rekonstruieren.
- Kante/Link-Vorhersage: Lernen, vorherzusagen, ob eine Kante zwischen zwei Knoten existiert, oft basierend auf zufälligem Kanten-Maskieren.
- Kontrastives Lernen: Maximieren der Ähnlichkeiten zwischen Graph-Darstellungen desselben Graphen, während man Darstellungen von verschiedenen Graphen auseinanderdrängt.
- Maximierung der wechselseitigen Information: Maximieren der wechselseitigen Information zwischen lokalen Knoten-Darstellungen und einer Ziel-Darstellung wie der globalen Graph-Einbettung.
Vorwärts-Aufgaben wie diese ermöglichen es dem GNN, sinnvolle strukturelle und semantische Muster aus den unbeschrifteten Graph-Daten während der Vorbereitung zu extrahieren. Das vorbereitete GNN kann dann auf relativ kleinen beschrifteten Untermengen fein abgestimmt werden, um bei verschiedenen Downstream-Aufgaben wie Knoten-Klassifizierung, Link-Vorhersage und Graph-Klassifizierung hervorragende Leistungen zu erzielen.
Durch die Nutzung der Selbst-Supervision zeigen GNNs, die auf großen unbeschrifteten Datensätzen vorbereitet wurden, bessere Generalisierung, Robustheit gegenüber Verteilungsverschiebungen und Effizienz im Vergleich zum Training von Grund auf. Es bleiben jedoch einige Schlüsselbegrenzungen traditioneller GNN-basierter Selbst-Supervisions-Methoden bestehen, die wir als Nächstes durch die Nutzung von LLMs angehen werden.
Verbesserung des Graph-Machine-Learnings mit Large Language Models
Integration von Graphen und LLM – Quelle
Die bemerkenswerten Fähigkeiten von LLMs im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, des Verständnisses und des Few-Shot-Learnings bieten Chancen, mehrere Aspekte von Graph-Machine-Learning-Pipelines zu verbessern. Wir erforschen einige Schlüssel-Forschungsrichtungen in diesem Bereich:
Ein Schlüsselherausforderung bei der Anwendung von GNNs ist die Beschaffung hochwertiger Merkmals-Darstellungen für Knoten und Kanten, insbesondere wenn diese reiche textuelle Attribute wie Beschreibungen, Titel oder Abstracts enthalten. Traditionell wurden einfache Bag-of-Words- oder vorgebildete Wort-Einbettungs-Modelle verwendet, die oft nicht in der Lage sind, die nuancierten Semantiken zu erfassen.
Jüngste Arbeiten haben die Macht von Large Language Models als Text-Encoder zur Konstruktion besserer Knoten-/Kanten-Merkmals-Darstellungen vor dem Passieren an das GNN demonstriert. Zum Beispiel nutzen Chen et al. LLMs wie GPT-3, um textuelle Knoten-Attribute zu kodieren, was zu signifikanten Leistungssteigerungen gegenüber traditionellen Wort-Einbettungen bei Knoten-Klassifizierungsaufgaben führt.
Darüber hinaus können LLMs verwendet werden, um zusätzliche Informationen aus den ursprünglichen textuellen Attributen in einer semi-beaufsichtigten Weise zu generieren. TAPE generiert potenzielle Labels/Erläuterungen für Knoten mithilfe eines LLM und verwendet diese als zusätzliche Merkmale. KEA extrahiert Terme aus textuellen Attributen mithilfe eines LLM und erhält detaillierte Beschreibungen für diese Terme, um Merkmale zu erweitern.
Indem die Qualität und Ausdruckskraft der Eingabe-Merkmale verbessert werden, können LLMs ihre überlegenen Fähigkeiten im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung auf GNNs übertragen und so die Leistung bei Downstream-Aufgaben steigern.
Entlastung von der Abhängigkeit von beschrifteten Daten
Ein wesentlicher Vorteil von LLMs ist ihre Fähigkeit, mit wenig bis keinem beschrifteten Daten auf neue Aufgaben angemessen zu reagieren, dank ihrer Vorbereitung auf riesigen Textkorpora. Diese Few-Shot-Lern-Fähigkeit kann genutzt werden, um die Abhängigkeit von GNNs von großen beschrifteten Datensätzen zu verringern.
Ein Ansatz besteht darin, LLMs direkt als Prädiktionskomponente für Graph-aufgaben zu verwenden. Dies beinhaltet die Umwandlung der Graph-Struktur in eine textuelle Darstellung, die von dem LLM verarbeitet werden kann, das dann die gewünschte Ausgabe wie Knoten-Labels oder Graph-Ebene-Prädiktionen generiert.
Graph-Verständnis mit LLM-Framework – Quelle
GraphLLM erforscht zwei Strategien: 1) LLMs als Enhancer, bei denen LLMs textuelle Knoten-Attribute kodieren, bevor sie an das GNN weitergegeben werden, und 2) LLMs als Prädiktoren, bei denen das LLM die Zwischen-Darstellungen des GNN als Eingabe nimmt, um endgültige Prädiktionen zu treffen.
GLEM geht weiter und schlägt einen variationalen EM-Algorithmus vor, der zwischen der Aktualisierung der LLM- und GNN-Komponenten für eine gegenseitige Verbesserung abwechselt.
Indem die Abhängigkeit von beschrifteten Daten durch Few-Shot-Fähigkeiten und semi-beaufsichtigte Erweiterung reduziert wird, können LLM-verbesserte Graph-Lern-Methoden neue Anwendungen ermöglichen und die Daten-Effizienz verbessern.
Verbesserung von LLMs mit Graphen
Während LLMs enorm erfolgreich waren, leiden sie noch unter bestimmten Einschränkungen wie Halluzinationen (Erzeugen nicht-faktischer Aussagen), mangelnder Interpretierbarkeit ihres Denkprozesses und Unfähigkeit, konsistente faktische Kenntnisse zu bewahren.
Graphen, insbesondere Wissens-Graphen, die strukturierte faktische Information aus verlässlichen Quellen darstellen, bieten vielversprechende Ansätze, um diese Mängel zu überwinden. Wir erforschen einige aufkommende Ansätze in dieser Richtung:
Wissens-Graph-verbesserte LLM-Vorbereitung
Ähnlich wie LLMs auf großen Textkorpora vorbereitet werden, haben jüngste Arbeiten die Vorbereitung von LLMs auf Wissens-Graphen erforscht, um besseres faktisches Bewusstsein und Argumentationsfähigkeiten zu vermitteln.
Einige Ansätze modifizieren die Eingabedaten, indem sie einfach faktische KG-Tripel mit natürlicher Sprache während der Vorbereitung konkateneren oder ausrichten. E-BERT ausrichtet KG-Entitäts-Vektoren mit BERTs Wortstück-Einbettungen, während K-BERT Bäume konstruiert, die den ursprünglichen Satz und relevante KG-Tripel enthalten.
Die Rolle von LLMs im Graph-Machine-Learning:
Forscher haben mehrere Wege erforscht, um LLMs in die Graph-Lern-Pipeline zu integrieren, jedes mit seinen eigenen Vorteilen und Anwendungen. Hier sind einige der prominenten Rollen, die LLMs spielen können:
- LLM als Enhancer: In diesem Ansatz werden LLMs verwendet, um die textuellen Attribute, die mit den Knoten in einem TAG verbunden sind, zu bereichern. Die Fähigkeit von LLMs, Erklärungen, Wissens-Entitäten oder Pseudo-Labels zu generieren, kann die semantische Information, die für das GNN verfügbar ist, erweitern und so die Knoten-Darstellungen und die Leistung bei Downstream-Aufgaben verbessern.
Zum Beispiel nutzt das TAPE-Modell (Text Augmented Pre-trained Encoders) ChatGPT, um Erklärungen und Pseudo-Labels für Zitier-Netzwerk-Papiere zu generieren, die dann verwendet werden, um eine Sprach-Modell fein zu justieren. Die resultierenden Einbettungen werden dann an ein GNN für Knoten-Klassifizierung und Link-Vorhersage-Aufgaben weitergegeben, was zu Spitzenleistungen führt.
- LLM als Prädiktor: Anstatt die Eingabe-Merkmale zu verbessern, werden LLMs in einigen Ansätzen direkt als Prädiktions-Komponente für Graph-aufgaben eingesetzt. Dies beinhaltet die Umwandlung der Graph-Struktur in eine textuelle Darstellung, die von dem LLM verarbeitet werden kann, das dann die gewünschte Ausgabe wie Knoten-Labels oder Graph-Ebene-Prädiktionen generiert.
Ein bemerkenswertes Beispiel ist das GPT4Graph-Modell, das Graphen mithilfe der Graph-Modellierungssprache (GML) darstellt und das leistungsstarke GPT-4-LLM für Zero-Shot-Graph-Argumentations-Aufgaben nutzt.
- GNN-LLM-Ausrichtung: Eine weitere Forschungsrichtung konzentriert sich auf die Ausrichtung der Einbettungs-Räume von GNNs und LLMs, um eine nahtlose Integration von struktureller und semantischer Information zu ermöglichen. Diese Ansätze behandeln das GNN und das LLM als separate Modalitäten und verwenden Techniken wie kontrastives Lernen oder Destillation, um ihre Darstellungen auszurichten.
Das MoleculeSTM-Modell zum Beispiel verwendet ein kontrastives Ziel, um die Einbettungen eines GNN und eines LLM auszurichten, was es dem LLM ermöglicht, strukturelle Information aus dem GNN zu integrieren, während das GNN von der semantischen Kenntnis des LLM profitiert.
Herausforderungen und Lösungen
Während die Integration von LLMs und Graph-Lernen enormes Potenzial birgt, müssen mehrere Herausforderungen angegangen werden:
- Effizienz und Skalierbarkeit: LLMs sind berüchtigt für ihre Ressourcen-Intensität, oft erfordern sie Milliarden von Parametern und immense Rechenleistung für Training und Inferenz. Dies kann ein erhebliches Hindernis für die Bereitstellung von LLM-verbesserten Graph-Lern-Modellen in realen Anwendungen darstellen, insbesondere auf ressourcen-beschränkten Geräten.
Eine vielversprechende Lösung ist Wissens-Destillation, bei der das Wissen aus einem großen LLM (Lehrer-Modell) auf ein kleineres, effizienteres GNN (Schüler-Modell) übertragen wird.
- Daten-Leckage und Bewertung: LLMs werden auf riesigen öffentlich zugänglichen Datensätzen trainiert, die möglicherweise Test-Sätze aus gängigen Benchmark-Datensätzen enthalten, was zu potenzieller Daten-Leckage und überbewerteter Leistung führen kann. Forscher haben begonnen, neue Datensätze zu sammeln oder Test-Daten aus Zeitperioden nach dem Trainings-Schnitt des LLM zu entnehmen, um dieses Problem zu mindern.
Darüber hinaus ist es entscheidend, faire und umfassende Bewertungs-Benchmarks für LLM-verbesserte Graph-Lern-Modelle zu etablieren, um ihre tatsächlichen Fähigkeiten zu messen und sinnvolle Vergleiche zu ermöglichen.
- Übertragbarkeit und Erklärbarkeit: Während LLMs hervorragend bei Zero-Shot- und Few-Shot-Lernen sind, bleibt ihre Fähigkeit, Wissen über verschiedene Graph-Domänen und -Strukturen hinweg zu übertragen, eine offene Herausforderung. Die Verbesserung der Übertragbarkeit dieser Modelle ist eine kritische Forschungsrichtung.
Darüber hinaus ist die Verbesserung der Erklärbarkeit von LLM-basierten Graph-Lern-Modellen entscheidend, um Vertrauen aufzubauen und ihre Adoption in hochriskanten Anwendungen zu ermöglichen. Die Nutzung der inhärenten Argumentationsfähigkeiten von LLMs durch Techniken wie Kette-von-Gedanken-Prompting kann zu verbesserter Erklärbarkeit beitragen.
- Multimodale Integration: Graphen enthalten oft mehr als nur textuelle Information, mit Knoten und Kanten, die möglicherweise mit verschiedenen Modalitäten wie Bildern, Audio oder numerischen Daten assoziiert sind. Die Erweiterung der Integration von LLMs auf diese multimodalen Graph-Szenarien bietet eine spannende Gelegenheit für zukünftige Forschung.
Realwelt-Anwendungen und Fallstudien
Die Integration von LLMs und Graph-Machine-Learning hat bereits vielversprechende Ergebnisse in verschiedenen realen Anwendungen gezeigt:
- Molekül-Eigenschafts-Vorhersage: Im Bereich der computergestützten Chemie und Arzneimittel-Entdeckung wurden LLMs eingesetzt, um die Vorhersage von Molekül-Eigenschaften durch die Integration von struktureller Information aus Molekül-Graphen zu verbessern. Das LLM4Mol-Modell zum Beispiel nutzt ChatGPT, um Erklärungen für SMILES (Simplified Molecular-Input Line-Entry System)-Darstellungen von Molekülen zu generieren, die dann verwendet werden, um die Genauigkeit von Eigenschafts-Vorhersage-Aufgaben zu verbessern.
- Wissens-Graph-Vervollständigung und Argumentation: Wissens-Graphen sind eine spezielle Art von Graph-Struktur, die reale Entitäten und ihre Beziehungen darstellt. LLMs wurden für Aufgaben wie Wissens-Graph-Vervollständigung und Argumentation erforscht, bei denen die Graph-Struktur und textuelle Information (z.B. Entitäts-Beschreibungen) gemeinsam berücksichtigt werden müssen.
- Empfehlungssysteme: Im Bereich von Empfehlungssystemen werden Graph-Strukturen oft verwendet, um Benutzer-Item-Interaktionen darzustellen, wobei Knoten Benutzer und Items repräsentieren und Kanten Interaktionen oder Ähnlichkeiten anzeigen. LLMs können verwendet werden, um diese Graphen zu verbessern, indem sie Benutzer/Item-Nebeninformationen generieren oder Interaktions-Kanten verstärken.
Schlussfolgerung
Die Synergie zwischen Large Language Models und Graph-Machine-Learning stellt eine aufregende Grenze in der KI-Forschung dar. Durch die Kombination der strukturellen induktiven Verzerrung von GNNs mit den leistungsstarken semantischen Verständnis-Fähigkeiten von LLMs können wir neue Möglichkeiten im Bereich des Graph-Lernens erschließen, insbesondere für text-attributierte Graphen.
Während erhebliche Fortschritte gemacht wurden, bleiben Herausforderungen in Bereichen wie Effizienz, Skalierbarkeit, Übertragbarkeit und Erklärbarkeit bestehen. Techniken wie Wissens-Destillation, faire Bewertungs-Benchmarks und multimodale Integration ebnen den Weg für die praktische Bereitstellung von LLM-verbesserten Graph-Lern-Modellen in realen Anwendungen.
