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GUNDAM：使大型语言模型与图理解对齐
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型在图形结构数据推理上存在局限。为此，引入了GraphEval2000数据集和评估框架，包含40个问题和2000个测试用例，分为四个主要和次要类别。评估显示，LLM在有向图理解上优于无向图，私有模型表现更好但差距缩小。提出的结构化符号分解方法提高了GPT-3.5、GPT-4和GPT-4o在复杂图形问题上的性能。
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关键要点
- 大型语言模型在处理图形结构数据的推理能力方面存在局限。
- 引入了GraphEval2000数据集，包含40个图形数据结构问题和2000个测试用例。
- GraphEval2000数据集的测试用例分为四个主要类别和四个次要类别。
- 评估显示，LLM在理解有向图方面优于无向图。
- 私有LLM的性能超越开源模型，但差距正在缩小。
- 提出了基于指令的结构化符号分解方法（SSD），旨在提高LLM在GraphEval2000上的性能。
- SSD方法在复杂图形问题上提高了GPT-3.5、GPT-4和GPT-4o的性能，分别增加了11.11％、33.37％和33.37％。
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