All Against Some: Efficient Integration of Large Language Models for Message Passing in Graph Neural Networks

📄 arXiv: 2407.14996v1 📥 PDF

作者: Ajay Jaiswal, Nurendra Choudhary, Ravinarayana Adkathimar, Muthu P. Alagappan, Gaurush Hiranandani, Ying Ding, Zhangyang Wang, Edward W Huang, Karthik Subbian

分类: cs.LG

发布日期: 2024-07-20

💡 一句话要点

E-LLaGNN：高效整合大语言模型增强图神经网络消息传递

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图神经网络 大语言模型 消息传递 节点特征增强 高效计算

📋 核心要点

  1. 现有方法在图神经网络中利用大语言模型时，存在计算成本高、难以扩展到大型图等问题。
  2. E-LLaGNN通过按需增强少量关键节点，并结合传统GNN的消息传递机制，实现了高效的LLM集成。
  3. 实验表明，E-LLaGNN在多个图基准数据集上表现出色，并展现出改进梯度流和LLM-free推理等能力。

📝 摘要（中文）

图神经网络(GNNs)因其在图结构数据上的广泛应用而备受关注。另一方面，具有丰富预训练知识和强大语义理解能力的大语言模型(LLMs)最近在视觉和文本数据应用中展现出卓越能力。本文研究如何以计算高效的方式利用LLMs来增强图结构数据，这是LLM文献中相对未被探索的领域。现有工作通常以特定方式增强每个节点特征（无法扩展到大型图），使用自然语言描述复杂的图结构信息，或结合GNN对LLM进行计算昂贵的微调。我们提出了E-LLaGNN（高效LLMs增强的GNN），该框架通过增强图中有限比例的节点，利用按需LLM服务来丰富图学习的消息传递过程。具体来说，E-LLaGNN依赖于使用LLMs采样高质量邻域，然后使用提示目录中的各种提示按需增强邻域特征，最后使用传统GNN架构进行信息聚合。我们探索了几种基于启发式的活跃节点选择策略，以限制LLMs在处理数百万个节点时的计算和内存占用。通过在不同规模的流行图基准（Cora、PubMed、ArXiv和Products）上进行大量实验和消融研究，我们证明了E-LLaGNN框架的有效性，并揭示了许多有趣的能力，例如改进深度GNN中的梯度流、LLM-free推理能力等。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将大语言模型（LLMs）应用于图神经网络（GNNs）时，面临着计算效率和可扩展性的挑战。简单地将LLMs应用于每个节点进行特征增强会导致巨大的计算开销，尤其是在大型图上。此外，一些方法依赖于复杂的自然语言描述或昂贵的LLM微调，限制了其在实际应用中的可行性。因此，如何以一种计算高效且可扩展的方式利用LLMs来增强GNNs的性能是一个关键问题。

核心思路：E-LLaGNN的核心思路是选择性地增强图中一部分关键节点，而不是对所有节点都使用LLMs。通过这种方式，可以显著降低计算成本，同时仍然能够利用LLMs的强大语义理解能力来改善图学习的效果。该方法结合了LLMs的知识和GNNs的消息传递机制，旨在实现两者的优势互补。

技术框架：E-LLaGNN框架包含以下几个主要阶段：1) 活跃节点选择：使用启发式策略选择图中一部分重要的节点作为活跃节点。2) 邻域采样：对于每个活跃节点，使用LLMs采样其高质量的邻域节点。3) 特征增强：利用LLMs和预定义的提示（prompts）来增强活跃节点及其邻域节点的特征表示。4) 消息传递：使用传统的GNN消息传递机制，将增强后的节点特征在图上传播和聚合。

关键创新：E-LLaGNN的关键创新在于其“All Against Some”的思想，即只利用LLMs增强一部分节点，从而在计算成本和性能之间取得平衡。此外，该方法还创新性地利用LLMs进行高质量邻域采样，并设计了多样化的提示（prompts）来增强节点特征。这种按需LLM服务的方式使得E-LLaGNN能够高效地处理大型图数据。

关键设计：E-LLaGNN的关键设计包括：1) 活跃节点选择策略：论文探索了多种基于启发式的活跃节点选择策略，例如基于节点度、PageRank等指标。2) 提示工程：设计了多样化的提示（prompts）来指导LLMs生成更具信息量的节点特征表示。3) GNN架构选择：E-LLaGNN可以与各种现有的GNN架构相结合，例如GCN、GAT等。4) LLM选择：可以使用不同的LLMs，例如LLaMA等，具体选择取决于计算资源和性能需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，E-LLaGNN在Cora、PubMed、ArXiv和Products等多个图基准数据集上取得了显著的性能提升。例如，在某些数据集上，E-LLaGNN相比于传统的GNN模型，性能提升超过5%。此外，实验还验证了E-LLaGNN的LLM-free推理能力，即在训练阶段使用LLMs增强节点特征，而在推理阶段可以仅使用GNN进行预测，从而进一步降低了计算成本。

🎯 应用场景

E-LLaGNN具有广泛的应用前景，例如在社交网络分析、推荐系统、生物信息学、知识图谱推理等领域。通过利用LLMs的强大语义理解能力，E-LLaGNN可以提升这些应用在处理复杂图结构数据时的性能。该研究的实际价值在于提供了一种高效且可扩展的LLM集成方案，使得在大型图数据上应用LLMs成为可能。未来，E-LLaGNN可以进一步扩展到处理动态图、异构图等更复杂的图结构数据。

📄 摘要（原文）

Graph Neural Networks (GNNs) have attracted immense attention in the past decade due to their numerous real-world applications built around graph-structured data. On the other hand, Large Language Models (LLMs) with extensive pretrained knowledge and powerful semantic comprehension abilities have recently shown a remarkable ability to benefit applications using vision and text data. In this paper, we investigate how LLMs can be leveraged in a computationally efficient fashion to benefit rich graph-structured data, a modality relatively unexplored in LLM literature. Prior works in this area exploit LLMs to augment every node features in an ad-hoc fashion (not scalable for large graphs), use natural language to describe the complex structural information of graphs, or perform computationally expensive finetuning of LLMs in conjunction with GNNs. We propose E-LLaGNN (Efficient LLMs augmented GNNs), a framework with an on-demand LLM service that enriches message passing procedure of graph learning by enhancing a limited fraction of nodes from the graph. More specifically, E-LLaGNN relies on sampling high-quality neighborhoods using LLMs, followed by on-demand neighborhood feature enhancement using diverse prompts from our prompt catalog, and finally information aggregation using message passing from conventional GNN architectures. We explore several heuristics-based active node selection strategies to limit the computational and memory footprint of LLMs when handling millions of nodes. Through extensive experiments & ablation on popular graph benchmarks of varying scales (Cora, PubMed, ArXiv, & Products), we illustrate the effectiveness of our E-LLaGNN framework and reveal many interesting capabilities such as improved gradient flow in deep GNNs, LLM-free inference ability etc.