Awesome-Graph-Prompt:图谱提示学习方法的精选资源列表

RayRay
图提示学习图神经网络多模态融合图域迁移大语言模型Github开源项目

Awesome-Graph-Prompt

图谱提示学习:融合图神经网络与大语言模型的新范式

近年来,随着人工智能技术的快速发展,图神经网络(GNN)和大语言模型(LLM)作为两大热门研究方向,在各自领域取得了突破性进展。然而,如何有效地将这两种强大的技术结合起来,以充分发挥它们各自的优势,成为了学术界和产业界共同关注的问题。在此背景下,图谱提示学习(Graph Prompting)应运而生,成为了一个极具潜力的新兴研究方向。

什么是图谱提示学习?

图谱提示学习是一种将提示学习技术应用于图结构数据的新型学习范式。它旨在通过设计适当的提示,引导大语言模型理解和处理图结构信息,从而实现各种图相关的下游任务。这种方法不仅能够充分利用大语言模型在自然语言处理方面的优势,还能有效地处理图数据中复杂的结构和关系信息。

Graph Prompting Illustration

图谱提示学习的应用领域

图谱提示学习的应用范围十分广泛,涵盖了多个重要领域:

  1. 知识图谱补全与构建:利用大语言模型的知识和推理能力,通过提示来完善和扩展现有的知识图谱。

  2. 图分类与节点分类:设计特定的提示,引导模型对整个图或图中的节点进行分类。

  3. 链接预测:通过提示学习,预测图中节点之间可能存在的新连接。

  4. 图生成:使用提示来指导大语言模型生成符合特定要求的图结构。

  5. 图表示学习:通过提示学习获取更加丰富和有意义的图嵌入表示。

代表性工作

Awesome-Graph-Prompt项目收集了该领域的多篇代表性论文,其中几篇尤为值得关注:

  1. All in One: Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks(KDD 2023最佳论文奖) 这篇论文提出了一种多任务提示框架,能够使单个图神经网络模型同时处理多个下游任务。该方法显著提高了模型的通用性和效率。

  2. PRODIGY: Enabling In-context Learning Over Graphs PRODIGY是一个创新的框架,它使得大语言模型能够直接在图结构上进行上下文学习,极大地扩展了模型处理图数据的能力。

  3. GraphPrompt: Unifying Pre-Training and Downstream Tasks for Graph Neural Networks 这项工作提出了一种统一的图提示框架,能够有效地桥接图神经网络的预训练和下游任务,提高了模型的泛化能力和任务适应性。

GraphPrompt Framework

未来发展趋势

图谱提示学习作为一个新兴的研究方向,有着广阔的发展前景。以下是几个可能的未来研究方向:

  1. 提示设计的自动化:开发能够自动生成和优化图谱提示的算法,减少人工设计的复杂性。

  2. 跨模态图谱提示:探索如何将图谱提示学习扩展到包含图像、文本等多模态信息的图结构中。

  3. 大规模图数据处理:研究如何使图谱提示学习方法能够高效处理超大规模的图数据。

  4. 可解释性增强:提高图谱提示学习模型的可解释性,使其决策过程更加透明和可信。

  5. 领域特定应用:针对特定领域(如生物信息学、社交网络分析等)开发专门的图谱提示学习方法。

结语

图谱提示学习作为图神经网络和大语言模型的交叉点,代表了人工智能研究的一个重要前沿。它不仅为解决复杂的图结构问题提供了新的思路,也为大语言模型在结构化数据处理方面的应用开辟了新的途径。随着研究的不断深入,我们有理由相信,图谱提示学习将在未来的人工智能领域发挥越来越重要的作用,推动图数据分析和自然语言处理技术的进一步融合与创新。

Awesome-Graph-Prompt项目为研究者和开发者提供了一个宝贵的资源库,汇集了该领域的最新进展和重要文献。我们鼓励对此感兴趣的读者深入探索项目中的资源,参与到这个充满活力的研究领域中来。让我们共同期待图谱提示学习在未来带来更多令人惊叹的突破!

编辑推荐精选

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

TRELLIS

TRELLIS

用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示

TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

下拉加载更多