GraphOmni: A Comprehensive and Extendable Benchmark Framework for Large Language Models on Graph-theoretic Tasks

📄 arXiv: 2504.12764v3 📥 PDF

作者: Hao Xu, Xiangru Jian, Xinjian Zhao, Wei Pang, Chao Zhang, Suyuchen Wang, Qixin Zhang, Zhengyuan Dong, Joao Monteiro, Bang Liu, Qiuzhuang Sun, Tianshu Yu

分类: cs.LG, cs.DM

发布日期: 2025-04-17 (更新: 2025-05-28)

备注: Project Page: https://gai-community.github.io/Graph-Omni/

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GraphOmni框架以评估大语言模型在图论任务上的推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图论任务 大语言模型 推理能力 基准框架 序列化策略 提示方案 强化学习 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估大语言模型的图论任务推理能力时缺乏全面性和深度，导致性能评估不够准确。
  2. 论文提出了GraphOmni框架，通过多维度的评估方法，系统性地分析影响模型性能的关键因素。
  3. 实验结果显示，最先进的模型在特定条件下表现优异，但仍存在改进空间，强调了全面评估的重要性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了GraphOmni，一个全面的基准框架，旨在评估大语言模型在自然语言表达的图论任务上的推理能力。GraphOmni涵盖多种图类型、序列化格式和提示方案，显著超越了以往的工作。在系统评估中，我们识别了这些维度之间的关键交互，展示了它们对模型性能的显著影响。实验结果表明，像Claude-3.5和o4-mini等最先进模型表现优异，但仍有显著的改进空间。我们还观察到开放源代码和闭源模型在序列化和提示策略上的不同影响，鼓励开发定制化的方法。基于这些发现，我们提出了一种强化学习启发的框架，能够自适应选择影响LLM推理能力的最佳因素。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有方法在评估大语言模型（LLM）在图论任务上的推理能力时的不足，特别是缺乏全面性和深度的评估标准。

核心思路：提出GraphOmni框架，通过整合多种图类型、序列化格式和提示方案，系统性地评估LLM的推理能力，揭示不同因素之间的相互作用。

技术框架：GraphOmni框架包括多个模块，首先定义任务和数据集，然后通过不同的序列化和提示策略进行实验，最后分析模型性能和影响因素。

关键创新：最重要的创新在于通过系统评估不同维度的交互影响，揭示了模型性能的复杂性，并提出了基于强化学习的自适应选择机制。

关键设计：在设计中，考虑了多种参数设置和损失函数，特别是在序列化和提示策略上，针对开放源代码和闭源模型进行了细致的比较和分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Claude-3.5和o4-mini等最先进模型在GraphOmni基准上表现优异，但仍有显著的改进空间。不同因素组合对模型性能的影响显著，强调了全面评估的必要性，尤其是在开放源代码与闭源模型的比较中，表现出不同的序列化和提示策略效果。

🎯 应用场景

GraphOmni框架的潜在应用领域包括自然语言处理、图数据分析和智能问答系统等。通过深入理解大语言模型在结构化任务上的表现，研究人员可以开发出更高效的模型和算法，推动相关领域的进步。未来，该框架可能成为评估和优化图推理能力的标准工具。

📄 摘要（原文）

This paper introduces GraphOmni, a comprehensive benchmark designed to evaluate the reasoning capabilities of LLMs on graph-theoretic tasks articulated in natural language. GraphOmni encompasses diverse graph types, serialization formats, and prompting schemes, significantly exceeding prior efforts in both scope and depth. Through extensive systematic evaluation, we identify critical interactions among these dimensions, demonstrating their substantial impact on model performance. Our experiments reveal that state-of-the-art models like Claude-3.5 and o4-mini consistently outperform other models, yet even these leading models exhibit substantial room for improvement. Performance variability is evident depending on the specific combinations of factors we considered, underscoring the necessity of comprehensive evaluations across these interconnected dimensions. Additionally, we observe distinct impacts of serialization and prompting strategies between open-source and closed-source models, encouraging the development of tailored approaches. Motivated by the findings, we also propose a reinforcement learning-inspired framework that adaptively selects the optimal factors influencing LLM reasoning capabilities. This flexible and extendable benchmark not only deepens our understanding of LLM performance on structured tasks but also provides a robust foundation for advancing research in LLM-based graph reasoning. The code and datasets are available at https://github.com/GAI-Community/GraphOmni.