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通过伪代码提示的图推理与大型语言模型
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原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了通过图形推理增强大型语言模型（LLMs）的能力，提出了Graph-ToolFormer框架，并进行了实验验证。研究表明，结合图结构显著提升了LLMs在复杂任务中的表现。通过NLGift基准测试，分析了LLMs在图推理中的推广能力，发现其在真实世界任务中的表现仍需改进。最后，提出了CodeGraph方法，进一步提升了LLMs在图推理任务中的性能。
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关键要点
- 本文提出了Graph-ToolFormer框架，通过图形推理增强大型语言模型的能力。
- 研究表明，结合图结构显著提升了LLMs在复杂任务中的表现。
- NLGift基准测试分析了LLMs在图推理中的推广能力，发现其在真实世界任务中的表现仍需改进。
- 提出了CodeGraph方法，进一步提升了LLMs在图推理任务中的性能，尤其在算术问题上表现优异。
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延伸问答
Graph-ToolFormer框架的主要功能是什么？
Graph-ToolFormer框架旨在通过图形推理增强大型语言模型的能力，以完成复杂的图形学习任务。
NLGift基准测试的目的是什么？
NLGift基准测试旨在评估大型语言模型在图推理中的推广能力，特别是在真实世界任务中的表现。
CodeGraph方法如何提升LLMs的性能？
CodeGraph通过将图问题解决方案编码为代码，提升了LLMs在多个图推理任务中的性能，尤其在算术问题上表现优异。
大型语言模型在图推理任务中存在哪些局限性？
大型语言模型在图推理任务中存在理解图结构的缺陷，尤其在文本描述的图结构理解上表现不佳。
Graph-ToolFormer框架的实验结果如何？
实验结果表明，结合图结构显著提升了LLMs在复杂任务中的表现。
如何改进LLMs在图推理中的表现？
研究提出了三种策略来改进LLMs的图推理可推广性，其中后训练对齐被认为是最有希望的。
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