Attention Mechanisms Perspectief: Onderzoek naar de Verwerking van Grafgestructureerde Gegevens door LLM's
Attention Mechanisms Perspective: Exploring LLM Processing of Graph-Structured Data
May 4, 2025
Auteurs: Zhong Guan, Likang Wu, Hongke Zhao, Ming He, Jianpin Fan
cs.AI
Samenvatting
Aandachtsmechanismen zijn cruciaal voor het succes van grote taalmodellen (LLM's) en hebben aanzienlijke vooruitgang geboekt in meerdere vakgebieden. Voor grafgestructureerde gegevens, waarbij de nadruk ligt op topologische verbindingen, schieten ze echter tekort in vergelijking met berichtdoorgeefmechanismen via vaste koppelingen, zoals die worden gebruikt door Grafische Neurale Netwerken (GNN's). Dit roept de vraag op: ``Faalt aandacht voor grafieken in natuurlijke taalcontexten?'' Gemotiveerd door deze observaties zijn we een empirische studie gestart vanuit het perspectief van aandachtsmechanismen om te onderzoeken hoe LLM's grafgestructureerde gegevens verwerken. Het doel is om dieper inzicht te krijgen in het aandachtsgedrag van LLM's over grafstructuren. We hebben unieke fenomenen ontdekt over hoe LLM's aandacht toepassen op grafgestructureerde gegevens en hebben deze bevindingen geanalyseerd om de modellering van dergelijke gegevens door LLM's te verbeteren. De belangrijkste bevindingen van ons onderzoek zijn: 1) Hoewel LLM's grafgegevens kunnen herkennen en tekst-knooppuntinteracties kunnen vastleggen, hebben ze moeite met het modelleren van inter-knooppuntrelaties binnen grafstructuren vanwege inherente architectuurbeperkingen. 2) De aandachtsverdeling van LLM's over grafknooppunten komt niet overeen met ideale structurele patronen, wat wijst op een falen om zich aan te passen aan de nuances van graf-topologie. 3) Noch volledig verbonden aandacht, noch vaste connectiviteit is optimaal; elk heeft specifieke beperkingen in zijn toepassingsscenario's. In plaats daarvan verbeteren aandachtsvensters in een tussenstadium de trainingsprestaties van LLM's en gaan ze naadloos over naar volledig verbonden vensters tijdens inferentie. Broncode: https://github.com/millioniron/LLM_exploration{LLM4Exploration}
English
Attention mechanisms are critical to the success of large language models
(LLMs), driving significant advancements in multiple fields. However, for
graph-structured data, which requires emphasis on topological connections, they
fall short compared to message-passing mechanisms on fixed links, such as those
employed by Graph Neural Networks (GNNs). This raises a question: ``Does
attention fail for graphs in natural language settings?'' Motivated by these
observations, we embarked on an empirical study from the perspective of
attention mechanisms to explore how LLMs process graph-structured data. The
goal is to gain deeper insights into the attention behavior of LLMs over graph
structures. We uncovered unique phenomena regarding how LLMs apply attention to
graph-structured data and analyzed these findings to improve the modeling of
such data by LLMs. The primary findings of our research are: 1) While LLMs can
recognize graph data and capture text-node interactions, they struggle to model
inter-node relationships within graph structures due to inherent architectural
constraints. 2) The attention distribution of LLMs across graph nodes does not
align with ideal structural patterns, indicating a failure to adapt to graph
topology nuances. 3) Neither fully connected attention nor fixed connectivity
is optimal; each has specific limitations in its application scenarios.
Instead, intermediate-state attention windows improve LLM training performance
and seamlessly transition to fully connected windows during inference. Source
code: https://github.com/millioniron/LLM_exploration{LLM4Exploration}