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9月8日消息，在2023外滩大会“新一代数据底座——探索图智能的应用与发展”分论坛上，蚂蚁集团带来了一项融合研究—“大图模型”（Large Graph Model，简称LGM）。这项研究将图计算与图学习及大语言模型结合，利用大语言模型的生成能力和图计算的关联关系分析能力，提供更直观、更全面的信息呈现和更精准的洞察，从而更好地解决海量复杂的数字化应用难题。目前蚂蚁已完成第一阶段“生成式异质图增强”的研究工作，相关成果论文被世界计算机顶会（WWW 2023）收录。
图计算是一种强大的数据处理技术，可以解决复杂关系网络中的关联性难题，在金融反欺诈、天气预报、药物开发，甚至类脑研究领域都有应用，被誉为人工智能“牛鼻子”。大模型是最有可能走向通用人工智能的技术，在某些领域的任务达到了与人类相当甚至更好的表现。
为什么要用尖端技术驱动尖端技术？大语言模型不能独立完成数据分析和挖掘任务吗？ 蚂蚁集团高级技术专家刘永超表示，大语言模型可以推理出隐性关联关系，但是无法绘制关系图，而研究数据关系需要体现清晰的链路，使用图结构表示更便于理解。“将大语言模型与图计算结合，就是先从海量信息中逻辑推理，再利用超级计算算出关系，这就类似给人类大脑外接了一台超级计算机，能力更强了”，刘永超解释。
在这项研究中，蚂蚁集团主要开展了两项工作。 第一，利用大语言模型丰富图数据。区别于普通的上下文依赖模型，大语言模型可以根据现有数据生成新的数据点。这项工作名为 “生成式异质图增强”工作，即通过大语言模型来扩展和丰富不同类型的图数据。第二，通过Prompt（一种指令或提示）引导模型学习和发现特定数据特性。例如，设置一个 Prompt“一年内违约3次以上的群体的共同特征”，模型便会生成满足特定条件的数据样本。这种能力可以加速数据分析和特性发现的过程。
关键词：
质检
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