圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大語言模型的融合研究

作者簡介：王艷群（1982— ），男，講師，碩士;研究方向：深度學習，圖形圖像，計算機網(wǎng)絡(luò)。

摘要：隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Networks，GNN）在處理圖數(shù)據(jù)方面展現(xiàn)出卓越的性能，而大語言模型（Large Language Model，LLM）在自然語言處理領(lǐng)域也取得了顯著成就。文章旨在探索GNN與LLM的融合策略，以增強模型對復雜場景的理解與處理能力。文章分析了圖結(jié)構(gòu)的特點和GNN的工作原理，介紹了LLM的核心架構(gòu)和預訓練策略。在此基礎(chǔ)上，文章提出了多種融合策略，包括將LLM作為特征增強器、結(jié)構(gòu)編碼器、預測生成器、多模態(tài)對齊器和知識融合器，闡述了實現(xiàn)這些角色的具體技術(shù)，如特征嵌入融合、跨模態(tài)注意力機制、聯(lián)合訓練框架等。通過融合策略，模型不僅能夠整合圖的結(jié)構(gòu)特征與文本的語義信息，還能夠有效處理跨模態(tài)數(shù)據(jù)，提升模型的泛化能力，在推薦系統(tǒng)、知識圖譜和生物信息學等領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用價值。文章認為，這種融合策略對于提升人工智能處理復雜數(shù)據(jù)和實現(xiàn)通用智能的重要性不容忽視。

關(guān)鍵詞：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；大語言模型；圖結(jié)構(gòu)；融合策略

中圖分類號：TP391" 文獻標志碼：A

0" 引言

圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)作為描述現(xiàn)實世界中復雜關(guān)系的關(guān)鍵數(shù)據(jù)類型，如社交網(wǎng)絡(luò)的人際連接、生物信息學的分子結(jié)構(gòu)以及知識圖譜的概念關(guān)聯(lián)，扮演著至關(guān)重要的角色［1］。

GNN作為處理這類數(shù)據(jù)的利器，擅長捕捉節(jié)點間的復雜關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，學習節(jié)點、邊和圖的高維嵌入表示，從而成為非歐幾里得數(shù)據(jù)處理的重要工具［2］。

LLM如BERT、GPT系列和最新的LLaMA，通過大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的預訓練，不僅掌握了語言的細微規(guī)則，還展現(xiàn)了深度語義理解能力。這些模型在問答、文本生成、實體識別等自然語言處理中取得了顯著成就。

盡管GNN和LLM各自取得了卓越成果，但它們在處理圖數(shù)據(jù)與文本數(shù)據(jù)上的互補性為兩者的融合帶來了前所未有的機遇，兩者的結(jié)合極大地豐富了模型對復雜場景的理解能力。

1" 圖結(jié)構(gòu)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1" 圖結(jié)構(gòu)

圖結(jié)構(gòu)通過節(jié)點代表實體，邊表示實體間的關(guān)系，借此描繪現(xiàn)實世界中復雜的關(guān)聯(lián)模式。圖結(jié)構(gòu)表示形式多樣，涵蓋無向圖、有向圖、屬性圖和超圖等。圖結(jié)構(gòu)在社交網(wǎng)絡(luò)、生物信息學和交通網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域廣泛存在，這種表示在建模復雜關(guān)系時具有顯著優(yōu)勢。

1.2" GNN原理和架構(gòu)

GNN是深度學習的革新應(yīng)用，其工作原理基于信息傳播機制，使得每個節(jié)點的特征表示能夠融合其鄰居節(jié)點的信息。該過程包含傳播和聚合2個階段。在傳播階段，節(jié)點特征通過消息傳遞函數(shù)在鄰居間交換；在聚合階段，節(jié)點根據(jù)鄰居的更新信息更新自身特征表示。這一過程遞歸進行，直至達到預設(shè)層數(shù)，從而生成最終的節(jié)點或圖級別的嵌入表示。

典型的GNN架構(gòu)包括圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）、圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）和圖同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（GIN）等。GCN通過定義節(jié)點特征上的卷積運算，捕獲局部鄰域特征，適用于節(jié)點分類和圖分類任務(wù)；GAT引入注意力機制，在聚合信息時賦予鄰居節(jié)點不同權(quán)重，提升模型的表達能力和適應(yīng)性；GIN則通過設(shè)計獨特的聚合函數(shù)，能夠區(qū)分同構(gòu)圖，展現(xiàn)出強大的結(jié)構(gòu)表示能力。

2" 大語言模型

LLM如ChatGPT、GPT-4和LLaMA，是人工智能領(lǐng)域的里程碑式突破。它們通過在海量未標注文本數(shù)據(jù)上的預訓練，展現(xiàn)出卓越的文本編碼和解碼能力以及超出預期的推理能力。從BERT和RoBERTa的僅編碼器架構(gòu)，到OPT-2.7B、GPT-3的大規(guī)模解碼器架構(gòu)，再到編碼器-解碼器融合的T5模型，LLM不斷進化，處理多模態(tài)信息、生成任務(wù)以及復雜語言理解的能力日益增強。

2.1" 核心架構(gòu)

LLM的核心是基于Transformer的深度學習架構(gòu)［3］。Transformer模型由自注意力機制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。自注意力機制并行處理輸入序列，高效捕捉序列內(nèi)部的長距離依賴關(guān)系。LLM通常采用多層Transformer結(jié)構(gòu)，每一層都包含編碼器和解碼器。通過多層堆疊，模型能夠?qū)W習到更深層次的語言特征。隨著GPT-4、Llama 2等模型的推出，LLM的參數(shù)量達到了數(shù)百億乃至上萬億級別，經(jīng)過海量文本數(shù)據(jù)的預訓練，可以獲得豐富的語言知識和強大的語義理解能力。

2.2" 預訓練與微調(diào)策略

LLM通常采用預訓練加微調(diào)的范式針對特定任務(wù)訓練。在預訓練階段，模型在大規(guī)模的文本語料庫上進行學習，以掌握語言的基本規(guī)律和豐富的知識，學會理解和生成文本。常見的預訓練目標包括掩碼語言建模（MLM）、下一詞預測和“文本到文本”遷移學習。

在微調(diào)階段，針對特定任務(wù)進行額外訓練。然而，對于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的處理，直接微調(diào)LLM并不總能有效提升模型在圖推理任務(wù)上的性能，需要更加精細的方法來整合圖數(shù)據(jù)與語言模型的能力。

2.3" LLM的多模態(tài)應(yīng)用

LLM在多模態(tài)任務(wù)中的應(yīng)用廣泛，涉及圖像、聲音等非文本領(lǐng)域。它們可以與圖像或聲音的特征向量結(jié)合，用于生成圖像描述、語音識別和視頻內(nèi)容理解等任務(wù)。在多模態(tài)學習中，LLM作為文本特征提取器，與特定領(lǐng)域的模型結(jié)合，共同解決復雜任務(wù)，增強模型對單一模態(tài)和跨模態(tài)內(nèi)容的理解和推理能力。

3" GNN與LLM融合的動因

3.1" 圖結(jié)構(gòu)與語義信息互補

圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與文本信息的結(jié)合，對理解和分析復雜數(shù)據(jù)至關(guān)重要。圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)擅長表達復雜關(guān)系和模式，但往往缺乏對實體屬性的詳盡描述。而文本信息，如節(jié)點或邊的描述，則能提供豐富的語義內(nèi)容。兩者的結(jié)合使得模型能夠更精確地捕捉實體間的復雜關(guān)系，增強模型對圖數(shù)據(jù)的理解和解釋能力，提高節(jié)點分類、鏈接預測和圖分類等任務(wù)的性能。此外，融入文本信息還能幫助模型更好地處理圖數(shù)據(jù)的語義信息，加強模型的圖推理和注釋能力，在推薦系統(tǒng)、知識圖譜和自然語言問答等應(yīng)用中發(fā)揮更大價值。

3.2" LLM圖推理潛力

LLM最初雖為處理純文本數(shù)據(jù)而設(shè)計，但最新研究揭示了其在處理圖數(shù)據(jù)上的巨大潛力。通過創(chuàng)新的提示技術(shù)，LLM已在子圖匹配、最短路徑推理和邏輯規(guī)則歸納等圖相關(guān)基礎(chǔ)任務(wù)中，展現(xiàn)出卓越的推理能力。

LLM的引入為圖數(shù)據(jù)的理解帶來了新視角，特別是在圖形推理和注釋領(lǐng)域。其強大的語義理解和知識表示能力有效提升了對圖結(jié)構(gòu)的推理能力。通過精心設(shè)計的交互方式，LLM能夠理解和處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，進一步拓展了其在圖形推理領(lǐng)域的應(yīng)用邊界。

此外，LLM還可作為圖數(shù)據(jù)的注釋器，將圖結(jié)構(gòu)信息轉(zhuǎn)化為自然語言描述，為圖數(shù)據(jù)增添豐富的上下文信息。這不僅能夠生成描述性文本來解釋圖中的模式和關(guān)系，還在增強圖數(shù)據(jù)的解釋性和可理解性方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

4" LLM的融合策略角色

LLM在圖數(shù)據(jù)處理中扮演著多元化的角色，它們能夠靈活地融入處理流程，顯著提升模型對復雜結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的理解和處理能力。

4.1" LLM作為特征增強器

LLM通過解析節(jié)點或邊上的文本標簽、描述等信息，為圖數(shù)據(jù)提供豐富的語義特征，從而增強圖中節(jié)點或邊的特征表示。這在社交網(wǎng)絡(luò)中分析用戶節(jié)點、生成細膩用戶畫像、提升推薦系統(tǒng)或社群分析的準確性等方面尤為突出。

4.2" LLM作為結(jié)構(gòu)編碼器

LLM參與圖結(jié)構(gòu)的編碼過程，將復雜的圖結(jié)構(gòu)信息轉(zhuǎn)化為連續(xù)的向量表示。這可以通過轉(zhuǎn)換圖結(jié)構(gòu)信息為文本形式或直接設(shè)計交互機制實現(xiàn)，使LLM能夠直接解析結(jié)構(gòu)化的圖數(shù)據(jù)。該方法學習圖的高層次抽象表示，適用于圖分類、子圖同構(gòu)檢測等高級任務(wù)。

4.3" LLM作為預測生成器

LLM直接應(yīng)用于圖上的預測任務(wù)，如基于圖的問答、節(jié)點屬性預測或圖的未來狀態(tài)預測。它們接收描述性輸入和查詢，生成相應(yīng)的預測輸出。這依賴于LLM的泛化能力和對復雜條件的邏輯推理能力。

4.4" LLM作為多模態(tài)對齊器

在涉及圖和其他模態(tài)數(shù)據(jù)（如圖像、語音）的交叉任務(wù)中，LLM作為橋梁，對齊不同模態(tài)的數(shù)據(jù)表示。通過聯(lián)合訓練或跨模態(tài)注意力機制，LLM幫助模型理解不同數(shù)據(jù)類型之間的關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)圖信息與非結(jié)構(gòu)化信息的互補，提高綜合任務(wù)的處理能力，如圖文信息檢索、多模態(tài)知識圖譜構(gòu)建等。

4.5" LLM作為知識融合器

LLM能夠整合大量的背景知識，為理解圖數(shù)據(jù)中的實體關(guān)系提供重要支持。通過集成外部知識庫或開放式網(wǎng)絡(luò)信息，LLM為圖中的節(jié)點和邊附加豐富的上下文信息，促進知識圖譜的完善和推理任務(wù)的執(zhí)行。

5" GNN與LLM融合策略

5.1" 特征嵌入融合

在節(jié)點表示學習的過程中，GNN可以生成節(jié)點的結(jié)構(gòu)化特征。而LLM則捕獲節(jié)點的文本的深層語義。當將兩者特征進行融合時，直接拼接是最直觀的方法，但可能會導致維度爆炸問題。加權(quán)求和通過為每種特征分配一個權(quán)重，實現(xiàn)了更為平衡的融合，但權(quán)重的確定往往依賴于先驗知識或額外的優(yōu)化過程。引入注意力機制可以自適應(yīng)地調(diào)整權(quán)重，根據(jù)特征間的相關(guān)性，為關(guān)鍵信息分配更多權(quán)重。例如：在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，結(jié)合GNN捕獲的社會關(guān)系結(jié)構(gòu)與LLM提取的用戶興趣偏好，能更精確地刻畫用戶特征，提升推薦效果。

5.2" 跨模態(tài)注意力機制

為了更有效地融合結(jié)構(gòu)信息和語義信息，本研究設(shè)計跨模態(tài)注意力機制，多頭注意力模型的每部分頭分別聚焦于GNN的結(jié)構(gòu)特征和LLM的語義特征，通過計算它們之間的相互作用得分，實現(xiàn)信息的高效融合。例如：使用Transformer架構(gòu)中的Self-Attention機制讓特征在相同模態(tài)內(nèi)部交互，而Cross-Attention則促進了跨模態(tài)信息的流動，增強了模型對復雜關(guān)系的捕捉能力。

5.3" 聯(lián)合訓練框架

在聯(lián)合訓練框架中，設(shè)計一個統(tǒng)一表示層，同時訓練GNN和LLM，使二者在訓練過程中相互影響、共同優(yōu)化。通過共享某些中間層的參數(shù)，促進兩者的協(xié)同學習，這不僅提高了模型對圖結(jié)構(gòu)和文本信息的共同理解，還減少了模型參數(shù)量。在某些情況下，由于模型規(guī)模和計算資源限制，可以采取交替優(yōu)化策略，即先固定一方模型，訓練另一方，然后輪換，逐步迭代至收斂。在構(gòu)建聯(lián)合損失函數(shù)時，需平衡圖結(jié)構(gòu)損失與文本理解損失，確保模型在結(jié)構(gòu)和語義上均達到最優(yōu)。

5.4" 圖引導文本生成

在圖引導的文本生成任務(wù)中，利用GNN提取的圖結(jié)構(gòu)信息指導LLM的文本生成過程，使得生成的文本不僅語法正確、連貫，而且在內(nèi)容上符合上下文邏輯，與圖的結(jié)構(gòu)特征高度相關(guān)。如在新聞?wù)扇蝿?wù)中，圖結(jié)構(gòu)可以反映事件的時間序列和主體關(guān)系，使得生成的摘要更加連貫和準確。在個性化推薦系統(tǒng)的中，通過用戶歷史行為圖的結(jié)構(gòu)特征，LLM生成的推薦理由或描述能夠更加貼近用戶的個性化需求。

5.5" 動態(tài)路由機制

在復雜的任務(wù)中，本研究引入動態(tài)路由機制來動態(tài)調(diào)整GNN和LLM的貢獻比例。對于結(jié)構(gòu)信息依賴高的任務(wù)，增加GNN的權(quán)重；對于語義理解要求高的場景，則側(cè)重于LLM的輸出。這種機制使模型能在不同場景下達到最優(yōu)性能。例如：在自適應(yīng)學習中，通過設(shè)計靈活的控制器或門控單元，利用元學習或強化學習，學習到在特定條件下最佳的融合策略，從而在不同場景下達到最優(yōu)性能。

5.6" 知識增強的圖學習

為了豐富圖的結(jié)構(gòu)和屬性信息，本研究將LLM預訓練得到的知識（如實體關(guān)系、概念理解等）注入GNN中。這不僅增強了模型對實體關(guān)系的理解，還提高了模型在小數(shù)據(jù)集上的性能。此外，整合知識圖譜到圖學習中，借助LLM的實體鏈接能力，進一步增強了模型對圖結(jié)構(gòu)的理解能力。

6" 結(jié)語

本文深入探討了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與大語言模型（LLM）融合的前沿研究，揭示了這一融合對于提升模型復雜場景理解能力的重要性，指出了其對人工智能領(lǐng)域發(fā)展的深遠意義。本研究明確了圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與文本信息結(jié)合的必要性，指出GNN與LLM的融合將極大地增強模型的綜合理解能力，顯著提升任務(wù)性能。本研究探究了LLM在處理結(jié)構(gòu)化圖數(shù)據(jù)上的潛力，分析了LLM在融合策略中的角色和作用，如LLM作為特征增強器、結(jié)構(gòu)編碼器、預測生成器、多模態(tài)對齊器和知識融合器等角色。模型能夠有效整合結(jié)構(gòu)與語義信息，拓寬了模型在跨模態(tài)學習和推理上的應(yīng)用邊界。研究還強調(diào)了GNN與LLM融合策略的類型和實現(xiàn)，如特征嵌入融合、跨模態(tài)注意力機制和聯(lián)合訓練框架等，這些策略不僅提升了模型的性能，也促進了模型在處理復雜結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時的泛化能力，為解決推薦系統(tǒng)優(yōu)化、知識圖譜補全和生物信息學等領(lǐng)域的挑戰(zhàn)提供了有力工具。

綜上所述，GNN與LLM的融合是人工智能技術(shù)發(fā)展必然，它不僅豐富了模型處理復雜數(shù)據(jù)的能力，也展示了顯著的應(yīng)用價值。這一融合不僅提高了模型的性能，還開辟了跨模態(tài)學習和推理的新路徑，為解決更復雜、更貼近現(xiàn)實世界的任務(wù)奠定了堅實基礎(chǔ)。

參考文獻

［1］徐冰冰，岑科廷，黃俊杰，等.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述［J］.計算機學報，2020（5）：755-780.

［2］肖國慶，李雪琪，陳玥丹，等.大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述［J］.計算機學報，2024（1）：148-171.

［3］張乾君.AI大模型發(fā)展綜述［J］.通信技術(shù)，2023（3）：255-262.

（編輯" 王永超）

Research on fusion of graph neural network and large language model

WANG" Yanqun

（Lanzhou JiaoTong University， Lanzhou 730070， China）

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence technology， Graph Neural Networks （GNN） have shown outstanding performance in handling graph data， while Large Language Models （LLM） have also made significant achievements in natural language processing. This paper aims to explore the fusion strategies of GNN and LLM to enhance the model’s understanding and processing capabilities of complex scenarios. The characteristics of graph-structured data and the working principles of GNN are analyzed， followed by an introduction to the core architecture and pre-training strategies of LLM. Based on this， various fusion strategies are proposed， including using LLM as feature enhancers， structure encoders， prediction generators， multi-modal aligners， and knowledge integrators. The specific techniques for implementing these roles， such as feature embedding fusion， cross-modal attention mechanisms， and joint training frameworks， are detailed. Through these fusion strategies， the model can integrate both the structural features of graphs and the semantic information of text， effectively handle cross-modal data， enhance model generalization， and demonstrate significant application value in fields such as recommendation systems， knowledge graphs， and bio-informatics. This paper emphasizes the importance of such fusion strategies in improving artificial intelligence’s ability to process complex data and achieve general intelligence.

Key words： graph neural network; large language model; graph structure; fusion strategy