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Maya Bechler-Speicher
Maya Bechler-Speicher
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GraphBFF框架支持构建百亿参数的图基础模型
研究人员开发了Graph Billion-Foundation-Fusion (GraphBFF)框架，用于创建专为大规模、异构图设计的百亿参数图基础模型 (GFMs)。GraphBFF Transformer架构实现了实用的GFMs，该框架包含数据批处理、预训练和微调的方法。在百亿规模的真实图上的评估表明，GraphBFF在十个不同的下游任务中，即使在少样本场景下，也始终优于现有方法。
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论文揭示了用于 Transformer 的图标记化的权衡及其对模型表达能力的影响
一篇新论文探讨了图标记化在将 Transformer 应用于图学习任务中的关键作用。研究人员证明，将图结构转换为标记的方法会显著影响 Transformer 的表达能力以及计算所需的深度。研究表明，某些标记化方法（如随机游走）本质上是有损的，而另一些方法（如谱标记化）可能不适合特定任务。研究结果表明，结合互补的标记化策略可以增强 Transformer 利用多样化结构信号的能力，从而提高性能。