通用圖大模型HiGPT：一己之力建模任何圖結構關系！來自港大數據智能實驗室&百度

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原標題：通用圖大模型HiGPT：一己之力建模任何圖結構關系！來自港大數據智能實驗室&百度
關鍵字：模型,騰訊,關系,指令,類型
文章來源：量子位
內容字數：5138字

內容摘要：

湯嘉斌 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI一個模型建模所有圖結構關系——
香港大學數據智能實驗室最新圖結構大模型來了。
它叫HiGPT，由GraphGPT原班人馬打造。
后者是將圖數據與大模型結合的代表方法之一：
通過用圖指令微調將圖數據與大模型對齊，在下游任務上一度彰顯了驚人的泛化性（Zero-Shot）。
不過，GraphGPT僅針對同質圖進行了驗證，對于生活中更常出現的異質圖“無能為力”。
簡而言之，也就是只擅長簡單的任務，復雜的還不行。
（異質圖：即結點和邊的類型更多樣。例如社交網絡中用戶、帖子和評論之間的關系）
基于此，HiGPT誕生，專攻復雜的異質圖學習任務，并真正做到了“一個模型，建模任意關系類型”。
由此，一個通用圖大模型就誕生了。
以后我們無論是用大模型做社交網絡分析、生物信息還是城市計算這些常見圖任務，都能hold更多有難度的case了。
Hi，異質圖GPT想要一個模型實現所有異質結構關系的泛化，面臨的挑戰有三：
C1. 關系類型異質性偏移：
當前幾乎所有的異質圖神經網絡在建模異質關系是常常會為單個異質圖的每個節點和關系類型定制參數，這使得當不同異質圖之間結點和關

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破