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fcs 文章精要:北京邮电大学石川教授团队——图基础模型 |
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论文标题:
期刊:
作者:chuan shi, junze chen, jiawei liu, cheng yang
发表时间:14 may 2024
doi:
微信链接:
针对目前图学习领域的特定缺陷,北京邮电大学石川教授团队撰写了研究论文:图基础模型。
文章信息
标 题:
graph foundation model
引用格式:
chuan shi, junze chen, jiawei liu, cheng yang. graph foundation model. front. comput. sci., 2024, 18(6): 186355
阅读原文:
问题背景——图深度学习
随着不断发展,图深度学习逐渐变为处理图数据的主流方法之一。传统的图深度学习利用图数据中丰富的结构信息实施图卷积操作,通过消息传递机制拉近相邻节点表示之间的距离。这种方法在诸多下游任务例如节点分类、链路预测和图分类上取得了良好成绩。但这一类方法的迁移能力较弱,在实际应用场景中会出现针对一种数据、一种任务训练特制模型的情况。
问题背景——语言基础模型
随着大语言模型的出现,基础模型的概念登上舞台。该概念强调,使用一个单个模型来处理多种来源、形式的数据,并在多种下游任务上进行运作。经过训练、适配两个阶段,一个模型就可以成为解决人工智能问题的“终极方案”。
图基础模型
受语言基础模型启发,针对目前图学习领域的特定缺陷,我们提出了图基础模型的概念和范式。图基础模型与传统模型的对比如图所示,区别于“特制”模型的方式,图基础模型使用单个模型实现处理跨域数据、在多个不同任务上跨任务运行。图基础模型是指在大量数据上进行预训练、可以被迁移到多个下游任务上的模型。他被期望拥有涌现、同质的模型能力。
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