LLMとGNN グラフデータ上の両AIシステムの推論力を向上させる方法

LLMとGNN：グラフデータ上の両AIシステムの推論力を向上させる方法の比較

グラフニューラルネットワーク（GNN）と大規模言語モデル（LLM）は、それぞれグラフ構造データと自然言語データの学習において、驚異的な成功を収めた人工知能の２つの主要な分野として登場しました。

実世界の応用において、グラフ構造データと自然言語データはますます相互接続されるようになるにつれ、マルチモーダルな推論を行うことのできる人工知能システムの需要が高まっています。

本記事では、グラフニューラルネットワーク（GNN）と大規模言語モデル（LLM）の互いの強みを組み合わせた統合グラフ-言語アーキテクチャについて探求します。

実際のシナリオでは、構造的な情報とテキストの両方のモーダリティが相互に関連していることがよくあります。これにより、GNNとLLMの互補的な強みを統合した、多面的な推論を行うアーキテクチャが必要とされます。

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具体的には、GNNはグラフ上でメッセージパッシングを行い、ローカルなパターンを集約することで機能しますが、ノードの埋め込みは豊かな特徴を捉える能力に制約があります。

一方、LLMは優れた意味論的推論能力を持っていますが、GNNが本質的に理解する構造化されたトポロジー上の関係推論には苦労します。

２つのパラダイムを融合させることで、より文脈に沿った、情報の豊かな分析が可能になります。

最近、GNNエンコーダとLLMデコーダの互いの強みをシナジー的に組み合わせた統合グラフ-言語アーキテクチャが注目を集めています。

(Li et al. 2023)にまとめられている調査論文によれば、これらの統合アプローチはLLMの果たす役割に基づいて分類されることがあります:

グラフと大規模言語モデルの進展と将来展望に関する調査

グラフは、…などの実世界アプリケーションにおいて複雑な関係を表し、分析する上で重要な役割を果たします

synthical.com

LLMの強化：LLMは、テキスト属性付きグラフ上でのGNNのパフォーマンスを向上させるために、ノードの埋め込みとテキスト特徴を強化します。

説明に基づく強化手法は、追加のLLM生成情報を活用するか、直接埋め込みベースの強化手法を採用します。

LLMの予測：LLMの生成能力を利用してグラフ上で予測を行います。戦略としては、グラフを順序付けられたテキスト記述に変換するか、GNNを活用する方法があります。

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