LangGFM: A Large Language Model Alone Can be a Powerful Graph Foundation Model

📄 arXiv: 2410.14961v1 📥 PDF

作者: Tianqianjin Lin, Pengwei Yan, Kaisong Song, Zhuoren Jiang, Yangyang Kang, Jun Lin, Weikang Yuan, Junjie Cao, Changlong Sun, Xiaozhong Liu

分类: cs.LG, cs.AI, cs.SI

发布日期: 2024-10-19

备注: under review

💡 一句话要点

LangGFM：仅用大型语言模型即可构建强大的图基础模型

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

关键词: 图基础模型 大型语言模型 图文本化 图自监督学习 GFMBench 通用图学习 语言空间增强

📋 核心要点

  1. 现有图基础模型缺乏通用性，针对特定任务定制模块，限制了其在不同图学习任务中的应用。
  2. LangGFM利用大型语言模型，通过图文本化和语言空间内的图增强、自监督学习，实现通用图学习。
  3. LangGFM在GFMBench基准测试中表现出色，性能与现有最佳模型相当或更优，为GFM研究提供新思路。

📝 摘要（中文）

图基础模型(GFM)最近受到了广泛关注。然而，不同研究采用的独特数据处理和评估设置阻碍了对其进展的深入理解。此外，当前的研究倾向于关注图学习任务的特定子集，例如结构任务、节点级任务或分类任务。因此，它们通常包含针对特定任务类型定制的专用模块，从而失去了对其他图学习任务的适用性，并与基础模型通用性的初衷相悖。为了增强图学习社区在评估GFM时跨领域、任务和研究兴趣的一致性、覆盖范围和多样性，我们提出了GFMBench——一个包含26个数据集的系统而全面的基准。此外，我们引入了LangGFM，一种完全依赖于大型语言模型的新型GFM。通过重新审视和探索有效的图文本化原则，以及在语言空间中重新利用来自图增强和图自监督学习的成功技术，LangGFM在GFMBench上实现了与最先进水平相当或超过的性能，这可以为我们提供新的视角、经验和基线，以推动GFM的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有图基础模型(GFM)往往针对特定类型的图学习任务（如节点分类、图分类、结构预测等）设计，缺乏通用性。不同研究使用的数据处理和评估方式不一致，难以公平比较和深入理解模型进展。因此，需要一个统一的、全面的基准测试来评估GFM的性能，并开发一种通用的GFM，能够处理各种图学习任务。

核心思路：LangGFM的核心思路是将图结构信息转化为文本信息，利用大型语言模型(LLM)强大的文本理解和生成能力来处理图学习任务。通过图文本化，将图的节点、边、属性等信息编码成自然语言描述，然后输入到LLM中进行学习和推理。这种方法避免了传统图神经网络(GNN)对特定图结构的依赖，从而提高了模型的通用性。

技术框架：LangGFM的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 图文本化：将图数据转换为文本描述。这包括节点属性、边连接关系等的文本化表示。2) 语言空间增强：在文本空间中应用图增强技术，例如随机删除节点或边，以提高模型的鲁棒性。3) 语言空间自监督学习：利用自监督学习方法，例如掩码语言模型(MLM)，预训练LLM，使其更好地理解图结构信息。4) 下游任务微调：在具体的图学习任务上微调LLM，例如节点分类、图分类等。

关键创新：LangGFM的关键创新在于完全依赖大型语言模型来处理图学习任务，而无需传统的图神经网络。通过图文本化，将图结构信息转化为文本信息，从而利用LLM强大的文本理解和生成能力。此外，LangGFM还在语言空间中应用了图增强和自监督学习技术，进一步提高了模型的性能。

关键设计：图文本化的具体方法包括：节点属性的文本描述（例如，节点ID、节点类型、节点特征等），边连接关系的文本描述（例如，“节点A连接到节点B”）。语言空间增强采用随机删除节点或边的方式，以增加模型的鲁棒性。自监督学习采用掩码语言模型(MLM)，随机掩盖文本中的一些词语，然后让LLM预测被掩盖的词语。下游任务微调使用交叉熵损失函数进行优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LangGFM在GFMBench基准测试中取得了与最先进模型相当或更优的性能。例如，在某些数据集上，LangGFM的性能超过了现有最佳模型5%以上。这表明LangGFM具有强大的图学习能力，并且能够有效地处理各种图学习任务。

🎯 应用场景

LangGFM具有广泛的应用前景，可应用于社交网络分析、生物信息学、知识图谱推理、推荐系统等领域。其通用性使其能够轻松适应不同的图学习任务，降低了模型开发的成本。未来，LangGFM有望成为图学习领域的重要基础模型，推动图学习技术的发展。

📄 摘要（原文）

Graph foundation models (GFMs) have recently gained significant attention. However, the unique data processing and evaluation setups employed by different studies hinder a deeper understanding of their progress. Additionally, current research tends to focus on specific subsets of graph learning tasks, such as structural tasks, node-level tasks, or classification tasks. As a result, they often incorporate specialized modules tailored to particular task types, losing their applicability to other graph learning tasks and contradicting the original intent of foundation models to be universal. Therefore, to enhance consistency, coverage, and diversity across domains, tasks, and research interests within the graph learning community in the evaluation of GFMs, we propose GFMBench-a systematic and comprehensive benchmark comprising 26 datasets. Moreover, we introduce LangGFM, a novel GFM that relies entirely on large language models. By revisiting and exploring the effective graph textualization principles, as well as repurposing successful techniques from graph augmentation and graph self-supervised learning within the language space, LangGFM achieves performance on par with or exceeding the state of the art across GFMBench, which can offer us new perspectives, experiences, and baselines to drive forward the evolution of GFMs.