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上传者:疯子酱
更新日期:2025-09-27

“LLM4DyG: Can large language models solve problems on dynamicgraphs?,”

资源内容介绍

内容概要:本文首次提出并构建了一个名为LLM4DyG的基准,用于评估大语言模型(LLMs)在动态图上理解和处理时空信息的能力。该基准包含九个专门设计的任务,涵盖时间、空间以及时空交互维度,如时间链接、时序路径和动态三元闭包等。研究通过多种数据生成器、图统计特征、提示技术及不同LLMs进行广泛实验,发现LLMs具备初步的时空理解能力,但性能随图规模和密度增加而下降,且对时间跨度不敏感。为此,作者提出一种解耦时空思维(DST2)的提示方法,引导模型先处理时间再处理结构信息,显著提升了多数任务的表现。; 适合人群:从事人工智能、自然语言处理或图神经网络研究的研究人员,尤其是关注大语言模型在复杂结构数据上应用的学者和工程师。; 使用场景及目标:①评估大语言模型在动态图上的时空推理能力;②探索提示工程对复杂时空任务的影响;③为动态图学习与大模型结合提供实验基础与方法参考; 阅读建议:建议结合论文中的实验设置与结果分析,重点关注DST2提示方法的设计思路及其在不同任务中的表现差异,同时可复现部分实验以深入理解模型在动态图任务中的行为特性。
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