Künstliche Intelligenz
Supercharging Graph Neural Networks mit Large Language Models: Der ultimative Leitfaden
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 leistungsstarke Deep-Learning-Framework für Graph-Machine-Learning-Aufgaben etabliert. Durch die Einbeziehung der Graph-Topologie in die neuronale Netzwerkarichtektur durch Nachbarschaftsaggregation oder Graph-Konvolutionen können GNNs niedrigdimensionale Vektor-Darstellungen lernen, die sowohl die Knotenmerkmale als auch ihre strukturellen Rollen codieren. Dies ermöglicht es GNNs, Spitzenleistungen bei Aufgaben wie Knoten-Klassifizierung, Link-Vorhersage und Graph-Klassifizierung in verschiedenen Anwendungsbereichen zu erzielen.
Während GNNs erhebliche Fortschritte gemacht haben, bleiben einige wichtige Herausforderungen bestehen. Die Beschaffung hochwertiger beschrifteter Daten für die Ausbildung von überwachten GNN-Modellen kann teuer und zeitaufwändig sein. Darüber hinaus können GNNs mit heterogenen Graph-Strukturen und Situationen kämpfen, in denen die Graph-Verteilung zur Testzeit erheblich von den Trainingsdaten abweicht (Ausbeute-Verallgemeinerung).
Parallel dazu haben Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 und LLaMA die Welt mit ihren unglaublichen Fähigkeiten zur natürlichen Sprachverständigung und -erzeugung erobert. Ausgebildet auf riesigen Textkorpora mit Milliarden von Parametern zeigen LLMs bemerkenswerte Fähigkeiten zum Few-Shot-Lernen, zur Verallgemeinerung über Aufgaben hinweg und zu alltäglichen Denkfähigkeiten, die einst als extrem herausfordernd für KI-Systeme galten.
Der enorme Erfolg von LLMs hat die Erforschung ihrer Leistung für Graph-Machine-Learning-Aufgaben katalysiert. Einerseits bieten die Wissens- und Denkfähigkeiten von LLMs Möglichkeiten, traditionelle GNN-Modelle zu verbessern. Andererseits könnten die strukturierten Darstellungen und faktischen Kenntnisse, die in Graphen inhärent sind, bei der Bewältigung einiger wichtiger Einschränkungen von LLMs hilfreich sein, wie z.B. Halluzinationen und mangelnde Interpretierbarkeit.
Graph-Neuronale Netze und Selbst-Supervisiertes Lernen
Um den notwendigen Kontext zu liefern, werden wir zunächst die Kernkonzepte und Methoden in Graph-Neuronalen Netzen und Selbst-Supervisiertem Graph-Darstellungs-Lernen kurz überblicken.
Graph-Neuronale Netz-Architekturen
Graph-Neuronale Netz-Architektur – Quelle
Der Schlüsselunterschied zwischen herkömmlichen Deep-Neuronalen 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 von seinen 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 anderen.
In jüngerer Zeit haben Graph-Transformer an Popularität gewonnen, indem sie den Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus von natürlichen Sprach-Transformern auf graph-strukturierte Daten anwenden. Einige Beispiele sind GraphormerTransformer und GraphFormers. Diese Modelle können langfristige Abhängigkeiten über den Graphen besser erfassen als rein nachbarschaftsbasierte GNNs.
Selbst-Supervisiertes Lernen auf Graphen
Während GNNs leistungsstarke Darstellungsmodelle sind, wird ihre Leistung oft durch den Mangel an großen beschrifteten Datensätzen für die überwachte Ausbildung behindert. Selbst-Supervisiertes Lernen hat sich als vielversprechendes Paradigma entwickelt, um GNNs auf unbeschrifteten Graph-Daten vorzubilden, indem es Vorwärts-Aufgaben nutzt, die nur die inhärente Graph-Struktur und Knoten-Merkmale erfordern.
Selbst-Supervisiertes Graph – Quelle
Einige gängige Vorwärts-Aufgaben, die für die Selbst-Supervisierte GNN-Vorbildung verwendet werden, sind:
- Knoten-Eigenschafts-Vorhersage: Zufälliges Maskieren oder Korrumpieren eines Teils der Knoten-Attribute/Merkmale und Aufgaben des GNN, sie zu rekonstruieren.
- Kante/Link-Vorhersage: Lernen, vorherzusagen, ob eine Kante zwischen zwei Knoten existiert, oft basierend auf zufälliger Kanten-Maskierung.
- Kontrastives Lernen: Maximieren der Ähnlichkeiten zwischen Graph-Ansichten desselben Graph-Musters, während Ansichten von unterschiedlichen Graphen auseinander gedrängt werden.
- Maximierung der gegenseitigen Information: Maximieren der gegenseitigen 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 Vorbildung zu extrahieren. Das vorab trainierte GNN kann dann auf relativ kleinen beschrifteten Teilmengen fein abgestimmt werden, um bei verschiedenen Downstream-Aufgaben wie Knoten-Klassifizierung, Link-Vorhersage und Graph-Klassifizierung hervorragende Leistungen zu erzielen.
Indem Selbst-Supervision genutzt wird, zeigen GNNs, die auf großen unbeschrifteten Datensätzen vorab trainiert wurden, bessere Verallgemeinerung, Robustheit gegenüber Verteilungsverschiebungen und Effizienz im Vergleich zum Training von Grund auf. Es bleiben jedoch einige wichtige Einschränkungen traditioneller GNN-basierter Selbst-Supervisierten Methoden bestehen, die wir als Nächstes durch die Nutzung von LLMs angehen werden.
Verbesserung des Graph-ML mit Large Language Models
Integration von Graphen und LLM – Quelle
Die bemerkenswerten Fähigkeiten von LLMs im Verständnis der natürlichen Sprache, der Argumentation und des Few-Shot-Lernens bieten Möglichkeiten, mehrere Aspekte von Graph-Machine-Learning-Pipelines zu verbessern. Wir erforschen einige wichtige Forschungsrichtungen in diesem Bereich:
Eine wichtige Herausforderung bei der Anwendung von GNNs ist die Beschaffung hochwertiger Merkmals-Darstellungen für Knoten und Kanten, insbesondere wenn sie reiche textuelle Attribute wie Beschreibungen, Titel oder Abstracts enthalten. Traditionell wurden einfache Bag-of-Words oder vorab trainierte Wort-Einbettungs-Modelle verwendet, die oft nicht in der Lage sind, die nuancierten Semantiken zu erfassen.
Jüngste Arbeiten haben die Macht demonstriert, Large Language Models als Text-Encoder zu nutzen, um bessere Knoten-/Kanten-Merkmals-Darstellungen zu konstruieren, bevor sie an das GNN weitergegeben werden. Zum Beispiel nutzen Chen et al. LLMs wie GPT-3, um textuelle Knoten-Attribute zu codieren, und zeigen signifikante Leistungssteigerungen gegenüber traditionellen Wort-Einbettungen bei Knoten-Klassifizierungsaufgaben.
Darüber hinaus können LLMs verwendet werden, um ergänzende Informationen aus den ursprünglichen textuellen Attributen in semi-supervised Weise zu generieren. TAPE generiert potenzielle Labels/Erläuterungen für Knoten mithilfe eines LLM und verwendet diese als zusätzliche ergänzende Merkmale. KEA extrahiert Begriffe aus textuellen Attributen mithilfe eines LLM und erhält detaillierte Beschreibungen für diese Begriffe, um Merkmale zu ergänzen.
Indem die Qualität und Ausdruckskraft der Eingabe-Merkmale verbessert werden, können LLMs ihre überlegenen Fähigkeiten zur natürlichen Sprachverständigung auf GNNs übertragen und so die Leistung bei Downstream-Aufgaben steigern.
Verringerung der Abhängigkeit von beschrifteten Daten
Ein wichtiger Vorteil von LLMs ist ihre Fähigkeit, mit wenig bis keinem beschrifteten Daten vernünftige Leistungen zu erzielen, dank ihrer Vorbildung 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 zu verwenden, um Vorhersagen für Graph-Aufgaben zu treffen, indem die Graph-Struktur und Knoten-Informationen in natürliche Sprach-Prompts umgewandelt werden. Methoden wie InstructGLM und GPT4Graph feinabstimmen LLMs wie LLaMA und GPT-4 mithilfe sorgfältig konstruierter Prompts, die Graph-Topologie-Details wie Knoten-Verbindungen, Nachbarschaften usw. enthalten. Die abgestimmten LLMs können dann Vorhersagen für Aufgaben wie Knoten-Klassifizierung und Link-Vorhersage in zero-shot-Manier während der Inferenz generieren.
Während die Verwendung von LLMs als Black-Box-Prädiktoren vielversprechend erscheint, verschlechtert sich ihre Leistung bei komplexeren Graph-Aufgaben, bei denen eine explizite Modellierung der Struktur von Vorteil ist. Einige Ansätze verwenden daher LLMs in Kombination mit GNNs – das GNN codiert die Graph-Struktur, während das LLM eine verbesserte semantische Verständigung von Knoten aus ihren textuellen Beschreibungen liefert.
Graph-Verständnis mit LLM-Framework – Quelle
GraphLLM erforscht zwei Strategien: 1) LLMs-as-Enhancers, bei denen LLMs textuelle Knoten-Attribute codieren, bevor sie an das GNN weitergegeben werden, und 2) LLMs-as-Predictors, bei denen das LLM die Zwischen-Darstellungen des GNN als Eingabe verwendet, um endgültige Vorhersagen zu treffen.
GLEM geht weiter und schlägt einen variationalen EM-Algorithmus vor, der zwischen der Aktualisierung der LLM- und GNN-Komponenten für gegenseitige Verbesserung abwechselt.
Indem die Abhängigkeit von beschrifteten Daten durch Few-Shot-Fähigkeiten und semi-supervised-Ergänzung verringert wird, können LLM-verbesserte Graph-Lern-Methoden neue Anwendungen freischalten und die Daten-Effizienz verbessern.
Verbesserung von LLMs mit Graphen
Während LLMs enorm erfolgreich waren, leiden sie noch unter wichtigen Einschränkungen wie Halluzinationen (Erzeugen nicht-faktischer Aussagen), mangelnder Interpretierbarkeit in ihrem Denkprozess und Unfähigkeit, konsistente faktische Kenntnisse zu bewahren.
Graphen, insbesondere Wissens-Graphen, die strukturierte faktische Information aus verlässlichen Quellen darstellen, bieten vielversprechende Wege, um diese Mängel zu beheben. Wir erforschen einige aufkommende Ansätze in dieser Richtung:
Wissens-Graph-verbessertes LLM-Vorbildung
Ähnlich wie LLMs auf großen Textkorpora vorab trainiert werden, haben jüngste Arbeiten die Vorbildung von LLMs auf Wissens-Graphen erforscht, um besseres faktisches Bewusstsein und Denk-Fähigkeiten zu vermitteln.
Einige Ansätze modifizieren die Eingabe-Daten, indem sie einfach faktische KG-Tripel mit natürlicher Sprache während der Vorbildung verbinden oder ausrichten. E-BERT richtet KG-Entitäts-Vektoren mit BERTs Wortstück-Einbettungen aus, 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, jeder 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 des LLMs, Erklärungen, Wissens-Entitäten oder Pseudo-Labels zu generieren, kann die semantische Information, die für das GNN verfügbar ist, erhöhen und so die Knoten-Darstellungen und die Leistung bei Downstream-Aufgaben verbessern.
Zum Beispiel nutzt das TAPE-Modell (Text-Augmented-Pre-trained-Encoder) ChatGPT, um Erklärungen und Pseudo-Labels für Zitations-Netzwerk-Papiere zu generieren, die dann verwendet werden, um ein Sprach-Modell fein abzustimmen. Die resultierenden Einbettungen werden dann an ein GNN für Knoten-Klassifizierung und Link-Vorhersage-Aufgaben weitergegeben und erzielen Spitzenleistungen.
- LLM als Prädiktor: Anstatt die Eingabe-Merkmale zu verbessern, werden LLMs in einigen Ansätzen direkt als Prädiktor-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 generiert, wie z.B. Knoten-Labels oder Graph-Ebene-Vorhersagen.
Ein bemerkenswertes Beispiel ist das GPT4Graph-Modell, das Graphen mithilfe der Graph-Modellierung-Sprache (GML) darstellt und das leistungsstarke GPT-4-LLM für Zero-Shot-Graph-Argumentations-Aufgaben nutzt.
- GNN-LLM-Ausrichtung: Ein weiterer Forschungsansatz 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 verwendet beispielsweise ein kontrastives Ziel, um die Einbettungen eines GNN und eines LLM auszurichten, wodurch das LLM strukturelle Informationen aus dem GNN aufnehmen kann, während das GNN von den semantischen Kenntnissen des LLM profitiert.
Herausforderungen und Lösungen
Während die Integration von LLMs und Graph-Lernen vielversprechend ist, müssen mehrere Herausforderungen angegangen werden:
- Effizienz und Skalierbarkeit: LLMs sind berüchtigt ressourcenintensiv und erfordern oft 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 ressourcenbeschränkten Geräten.
Eine vielversprechende Lösung ist Wissens-Destillation, bei der das Wissen von einem großen LLM (Lehrer-Modell) auf ein kleineres, effizienteres GNN (Schüler-Modell) übertragen wird.
- Daten-Leckage und Bewertung: LLMs sind auf riesigen öffentlich zugänglichen Daten vorab trainiert, die möglicherweise Test-Sätze aus gemeinsamen 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 LLM-Trainings-Schnitt zu entnehmen, um dieses Problem zu mildern.
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 hervorragendes Few-Shot-Lernen und Verallgemeinerung über Aufgaben hinweg demonstrieren, 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 Einführung in hochriskante Anwendungen zu ermöglichen. Die Nutzung der inhärenten Denk-Fähigkeiten von LLMs durch Techniken wie Chain-of-Thought-Prompting kann zur verbesserten Erklärbarkeit beitragen.
- Multimodale Integration: Graphen enthalten oft mehr als nur textuelle Information, mit Knoten und Kanten, die potenziell 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.
Echte Anwendungen und Fallstudien
Die Integration von LLMs und Graph-Lernen 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 zu verbessern, indem sie strukturelle Informationen aus Molekül-Graphen einbezogen. Das LLM4Mol-Modell nutzt beispielsweise 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 der Empfehlungssysteme werden Graph-Strukturen oft verwendet, um Benutzer-Item-Interaktionen darzustellen, wobei Knoten Benutzer und Items darstellen und Kanten Interaktionen oder Ähnlichkeiten anzeigen. LLMs können genutzt werden, um diese Graphen zu bereichern, indem sie Benutzer-/Item-Seiten-Informationen generieren oder Interaktions-Kanten verstärken.
Schlussfolgerung
Die Synergie zwischen Large Language Models und Graph-Machine-Learning bietet eine spannende Grenze in der KI-Forschung. Durch die Kombination der strukturellen induktiven Verzerrung von GNNs mit den leistungsstarken semantischen Verständnis-Fähigkeiten von LLMs können wir neue Möglichkeiten im Graph-Lernen 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.
