ネットワークを駆け巡るLLM-グラフ理論が拓く未来

2024.09.15

WorkWonders

大規模言語モデル(LLM)は、これまでにない能力を発揮してきましたが、その能力はテキストだけに留まりません。例えば、視覚と言語を組み合わせたモデルや、数学問題の解決やコーディングを行う専用モデルが開発されています。
最近では、研究者の興味を引く新たなデータ形式があります。実世界の多くのデータはグラフとして表現されます。ソーシャルネットワークのように、さまざまな要素間の関係を表すためにグラフで構造化されているのです。
これは生物医学では分子やタンパク質間の相互作用をグラフとして表現するのにも見られます。しかし、LLMがグラフと結びつくのは比較的新しい研究領域です。
これからのLLMがどのようにグラフ理論と融合し、新たな発見や技術の進歩に寄与するのか、その可能性に目を向ける時が来ています。

出典 : How the LLM Got Lost in the Network and Discovered Graph Reasoning https://towardsdatascience.com/how-the-llm-got-lost-in-the-network-and-discovered-graph-reasoning-e2736bd04efa

【このニュース記事は生成AIを利用し、世界のAI関連ニュースをキュレーションしています】

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