Attention Mechanisms Perspective: Exploring LLM Processing of Graph-Structured Data
作者: Zhong Guan, Likang Wu, Hongke Zhao, Ming He, Jianpin Fan
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-05-04
备注: ICML2025 Accept
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
探讨注意力机制在图结构数据处理中的局限性与改进
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 注意力机制 图结构数据 大型语言模型 图神经网络 模型优化 实验研究 信息检索
📋 核心要点
- 现有的注意力机制在处理图结构数据时，未能有效捕捉节点间的关系，导致模型性能受限。
- 本文通过实证研究，分析LLMs在图结构数据处理中的注意力行为，提出改进方案以优化建模效果。
- 研究发现，使用中间状态的注意力窗口可以提升LLMs的训练性能，并在推理时实现更好的连接性。
📝 摘要（中文）
注意力机制是大型语言模型（LLMs）成功的关键，推动了多个领域的重大进展。然而，对于图结构数据，注意力机制在强调拓扑连接方面不如图神经网络（GNNs）中的消息传递机制有效。本文通过实证研究，探讨LLMs如何处理图结构数据，揭示了LLMs在图数据上的独特注意力行为，并分析了这些发现以改进LLMs对图数据的建模。研究结果表明，LLMs能够识别图数据并捕捉文本与节点的交互，但在建模节点间关系时存在困难，且注意力分布与理想结构模式不符。中间状态的注意力窗口在训练性能上有所提升，并在推理时无缝过渡到全连接窗口。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理图结构数据时的局限性，尤其是在建模节点间关系方面的不足。现有方法如图神经网络在固定连接上表现优越，而注意力机制在拓扑结构的适应性上存在挑战。
核心思路：论文通过实证研究，探讨LLMs如何应用注意力机制于图结构数据，分析其注意力行为，旨在揭示其在图数据处理中的潜力与不足。
技术框架：研究采用实验设计，分析LLMs在图节点上的注意力分布，比较不同注意力机制的效果，重点关注中间状态注意力窗口的应用。
关键创新：本文的主要创新在于揭示了LLMs在图结构数据处理中的独特注意力行为，指出了注意力分布与理想结构模式的不一致性，提出了中间状态注意力窗口的概念以提升模型性能。
关键设计：在实验中，设置了不同的注意力机制，包括全连接注意力和固定连接，分析其在不同场景下的表现，特别关注中间状态注意力窗口的参数设置和训练策略。
📊 实验亮点
实验结果表明，LLMs在处理图结构数据时的注意力分布与理想模式不符，且在节点间关系建模上存在显著困难。使用中间状态注意力窗口的策略，训练性能提升显著，具体提升幅度未知，显示出在推理时的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、知识图谱构建和生物信息学等。通过改进LLMs对图结构数据的处理能力，可以在信息检索、推荐系统和复杂系统建模等方面实现更高效的应用，推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
Attention mechanisms are critical to the success of large language models (LLMs), driving significant advancements in multiple fields. However, for graph-structured data, which requires emphasis on topological connections, they fall short compared to message-passing mechanisms on fixed links, such as those employed by Graph Neural Networks (GNNs). This raises a question: ``Does attention fail for graphs in natural language settings?'' Motivated by these observations, we embarked on an empirical study from the perspective of attention mechanisms to explore how LLMs process graph-structured data. The goal is to gain deeper insights into the attention behavior of LLMs over graph structures. We uncovered unique phenomena regarding how LLMs apply attention to graph-structured data and analyzed these findings to improve the modeling of such data by LLMs. The primary findings of our research are: 1) While LLMs can recognize graph data and capture text-node interactions, they struggle to model inter-node relationships within graph structures due to inherent architectural constraints. 2) The attention distribution of LLMs across graph nodes does not align with ideal structural patterns, indicating a failure to adapt to graph topology nuances. 3) Neither fully connected attention nor fixed connectivity is optimal; each has specific limitations in its application scenarios. Instead, intermediate-state attention windows improve LLM training performance and seamlessly transition to fully connected windows during inference. Source code: \href{https://github.com/millioniron/LLM_exploration}{LLM4Exploration}