A Unified Graph Language Model for Multi-Domain Multi-Task Graph Alignment Instruction Tuning

📄 arXiv: 2605.12197v1 📥 PDF

作者: Haibo Chen, Xin Wang, Jiaheng Chao, Ling Feng, Wenwu Zhu

分类: cs.LG

发布日期: 2026-05-12

💡 一句话要点

提出UniGraphLM，用于多领域多任务图对齐指令调优，提升图语言模型泛化能力。

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

关键词: 图语言模型 多领域学习 多任务学习 图神经网络 指令调优

📋 核心要点

  1. 现有图语言模型难以跨领域和任务对齐GNN编码的表示，限制了其在多样化图数据上的泛化能力。
  2. UniGraphLM通过多领域多任务GNN编码器学习通用图表示，并自适应地与LLM对齐，实现更有效的指令调优。
  3. 该方法旨在提升图语言模型在处理不同图结构、特征分布和监督信号时的性能，并解决对齐难度差异问题。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种统一的图语言模型（UniGraphLM），旨在解决现有图语言模型（GLM）在多领域多任务场景下的泛化能力不足问题。现有GLM通常使用图神经网络（GNN）作为图编码器，并通过对齐指令调优将GNN编码的表示与大型语言模型（LLM）对齐。然而，这些方法忽略了跨领域和任务对齐GNN编码表示的问题，从而限制了其泛化能力。UniGraphLM通过引入一个多领域多任务GNN编码器，学习可泛化的图表示，并将其与文本语义对齐，然后自适应地将这些表示与LLM对齐，从而实现多领域多任务图对齐指令调优。

🔬 方法详解

问题定义：现有图语言模型（GLM）在利用图神经网络（GNN）作为图编码器时，忽略了跨领域和任务对齐GNN编码表示的问题。由于图结构、特征分布和监督信号的巨大差异，以及任务特定GNN训练中缺乏文本语义对齐指导，使得学习在领域和任务之间同时具有泛化能力并与文本语义良好对齐的GNN编码表示变得困难。此外，不同的图数据和任务特定指令与LLM token空间的兼容性不同，导致对齐难度各异，固定对齐策略并非最优。

核心思路：UniGraphLM的核心思路是构建一个能够学习跨领域、跨任务通用图表示的GNN编码器，并将其与大型语言模型（LLM）进行有效对齐。通过多领域多任务联合训练，GNN编码器可以更好地捕捉不同领域和任务之间的共性，从而提高泛化能力。同时，采用自适应对齐策略，根据不同图数据和任务的特点，动态调整对齐方式，以优化对齐效果。

技术框架：UniGraphLM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多领域多任务GNN编码器：用于学习跨领域、跨任务的通用图表示。2) 文本语义对齐模块：将GNN编码的图表示与文本语义空间对齐，增强图表示的可解释性和可控性。3) 自适应对齐模块：根据图数据和任务的特点，动态调整对齐策略，优化对齐效果。4) LLM：作为知识库和推理引擎，与对齐后的图表示进行交互，完成各种图相关的任务。

关键创新：UniGraphLM的关键创新在于：1) 提出了一个多领域多任务GNN编码器，能够学习跨领域、跨任务的通用图表示，克服了现有方法在泛化能力上的不足。2) 引入了自适应对齐策略，根据图数据和任务的特点，动态调整对齐方式，提高了对齐效果。3) 将图表示与文本语义空间对齐，增强了图表示的可解释性和可控性。与现有方法相比，UniGraphLM能够更好地处理多领域多任务图数据，并取得更好的性能。

关键设计：在多领域多任务GNN编码器中，可以采用领域和任务共享的底层GNN结构，以及领域和任务特定的参数，以捕捉不同领域和任务之间的共性和差异。在文本语义对齐模块中，可以采用对比学习等方法，将GNN编码的图表示与文本语义空间中的表示进行对齐。在自适应对齐模块中，可以采用注意力机制等方法，根据图数据和任务的特点，动态调整对齐权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了UniGraphLM，并在多个图相关的任务上进行了实验验证。实验结果表明，UniGraphLM在多领域多任务场景下取得了显著的性能提升，优于现有的图语言模型。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示，证明了UniGraphLM的有效性和优越性。

🎯 应用场景

UniGraphLM可应用于多种图相关的任务，例如知识图谱问答、图分类、节点分类、链接预测等。其在多领域多任务场景下的泛化能力使其能够处理更复杂、多样化的图数据，具有广泛的应用前景。例如，在医疗领域，可以利用UniGraphLM整合不同来源的医疗知识图谱，进行疾病诊断和药物发现。在金融领域，可以利用UniGraphLM分析不同类型的金融网络，进行风险评估和欺诈检测。

📄 摘要（原文）

Leveraging Graph Neural Networks (GNNs) as graph encoders and aligning the resulting representations with Large Language Models (LLMs) through alignment instruction tuning has become a mainstream paradigm for constructing Graph Language Models (GLMs), combining the generalization ability of LLMs with the structural modeling capacity of GNNs. However, existing GLMs that adopt GNNs as graph encoders largely overlook the problem of aligning GNN-encoded representations across domains and tasks with the LLM token space to obtain unified graph tokens, thereby limiting their ability to generalize across diverse graph data. To bridge this gap, we aim to incorporate a multi-domain, multi-task GNN encoder into GLMs and align its representations with LLMs to enable multi-domain, multi-task graph alignment instruction tuning. This alignment problem remains underexplored and poses two key challenges: 1) learning GNN-encoded representations that are simultaneously generalizable across domains and tasks and well aligned with textual semantics is difficult, due to substantial variations in graph structures, feature distributions, and supervision signals, together with the lack of textual-semantic alignment guidance in task-specific GNN training; 2) diverse graph data and task-specific instructions can exhibit different degrees of compatibility with the LLM token space during instruction tuning, leading to varying alignment difficulty and rendering a fixed alignment strategy suboptimal. To tackle these challenges, we propose UniGraphLM, a Unified Graph Language Model that incorporates a multi-domain, multi-task GNN encoder to learn generalizable graph representations aligned with textual semantics, and then adaptively aligns these representations with the LLM.