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CodeGraph：利用代码增强大型语言模型的图推理能力
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在图推理方面有潜力，但对于其是否能够学习可推广的图推理技能还不清楚。研究者提出了NLGift基准测试，评估LLMs在真实世界图任务上的效用。实验结果显示LLMs在简单模式下表现良好，但在推理和真实世界模式下难以推广。研究者探索了三种改进LLM图推理可推广性的策略，发现后训练对齐是最有希望的，但超越模式记忆仍是一个未解决的问题。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在隐式图结构问题上展现潜力。
- 研究者提出NLGift基准测试，评估LLMs在图推理的可推广性。
- 实验显示LLMs在简单模式下表现良好，但在推理和真实世界模式下难以推广。
- 对合成训练数据的模式记忆存在疑虑。
- 研究者探索了三种改进LLM图推理可推广性的策略。
- 后训练对齐被认为是最有希望的策略。
- 超越模式记忆仍是一个未解决的问题。
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