Esta investigación de IA comparte una visión general exhaustiva de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en grafos.

Esta investigación de IA presenta un completo panorama sobre los grandes modelos de lenguaje (LLM) en grafos.

Los conocidos Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, por sus siglas en inglés) como GPT, BERT, PaLM y LLaMA han logrado grandes avances en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y la Generación de Lenguaje Natural (NLG). Estos modelos han sido pre-entrenados en grandes corpora de texto y han demostrado un rendimiento increíble en múltiples tareas, incluyendo respuesta a preguntas, generación de contenido, resumen de texto, etc.

Aunque los LLMs han demostrado ser capaces de manejar texto plano, cada vez es más necesario manejar aplicaciones donde los datos textuales estén vinculados a información estructural en forma de grafos. Los investigadores han estado estudiando cómo los LLMs, con su buen razonamiento basado en texto, pueden ser aplicados a tareas básicas de razonamiento en grafos, incluyendo la búsqueda de subgrafos coincidentes, caminos más cortos e inferencia de conexiones. Se han asociado tres tipos de aplicaciones basadas en grafos, es decir, grafos puros, grafos ricos en texto y grafos vinculados a texto, con la integración de LLMs. Las técnicas incluyen tratar a los LLMs como predictores de tareas, codificadores de características para Redes Neuronales en Grafos (GNNs, por sus siglas en inglés) o alineadores con GNNs, dependiendo de su función e interacción con GNNs.

Los LLMs se están volviendo cada vez más populares para aplicaciones basadas en grafos. Sin embargo, hay muy pocos estudios que analicen cómo interactúan los LLMs y los grafos. En una investigación reciente, un equipo de investigadores ha propuesto una visión sistemática de las situaciones y métodos asociados a la integración de modelos de lenguaje grandes con grafos. El objetivo es clasificar las posibles situaciones en tres categorías principales: grafos ricos en texto, grafos vinculados a texto y grafos puros. El equipo ha compartido métodos específicos de uso de LLMs en grafos, como utilizar los LLMs como alineadores, codificadores o predictores. Cada estrategia tiene ventajas y desventajas, y el propósito del estudio publicado es contrastar estos enfoques diferentes.

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El equipo ha enfatizado las aplicaciones prácticas de estas técnicas, demostrando los beneficios de utilizar los LLMs en actividades relacionadas con grafos. El equipo ha compartido información sobre conjuntos de datos de referencia y scripts de código abierto para ayudar en la aplicación y evaluación de estos métodos. Los resultados resaltaron la necesidad de más investigación y creatividad al delinear posibles temas de estudio futuro en este campo en rápido desarrollo.

El equipo ha resumido sus principales contribuciones de la siguiente manera.

1. El equipo ha realizado una contribución al clasificar de manera metodológica las situaciones en las que se utilizan modelos de lenguaje en grafos. Estos escenarios se organizan en tres categorías: grafos ricos en texto, grafos vinculados a texto y grafos puros. Esta taxonomía proporciona un marco para comprender las diferentes configuraciones.

1. Se han analizado minuciosamente los modelos de lenguaje utilizando enfoques de grafos. La evaluación ha resumido los modelos representativos para diversos contextos de grafos, convirtiéndolo en el más exhaustivo.

1. Se ha recopilado una gran cantidad de materiales relacionados con los modelos de lenguaje en grafos, incluyendo aplicaciones del mundo real, bases de código de código abierto y conjuntos de datos de referencia.

1. Se han sugerido seis posibles direcciones para investigaciones futuras en el campo de los modelos de lenguaje en grafos, profundizando en las ideas fundamentales.

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