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[MindPlex-그래프 파운데이션 모델의 부상: 대규모 언어 모델이 그래프 머신러닝을 혁신하는 방법] 그래프머신러닝(Graph Machine Learning)과 대규모 언어 모델을 병합하여 그래프 파운데이션(Graph Foundation) 모델을 생성하고 다양한 도메인의 고급 애플리케이션에 대해 상호 연결된 데이터를 분석하는 능력을 향상시키는 방법을 알아본다.

https://magazine.mindplex.ai/the-rise-of-graph-foundation-models-how-large-language-models-are-revolutionizing-gml/

JM Kim | 기사입력 2024/07/08 [00:00]

[MindPlex-그래프 파운데이션 모델의 부상: 대규모 언어 모델이 그래프 머신러닝을 혁신하는 방법] 그래프머신러닝(Graph Machine Learning)과 대규모 언어 모델을 병합하여 그래프 파운데이션(Graph Foundation) 모델을 생성하고 다양한 도메인의 고급 애플리케이션에 대해 상호 연결된 데이터를 분석하는 능력을 향상시키는 방법을 알아본다.

https://magazine.mindplex.ai/the-rise-of-graph-foundation-models-how-large-language-models-are-revolutionizing-gml/

JM Kim | 입력 : 2024/07/08 [00:00]

 

그래프 파운데이션 모델의 부상: 대규모 언어 모델이 그래프 머신러닝을 혁신하는 방법

 

우리 주변의 세계는 본질적으로 서로 연결되어 있다. 소셜 네트워크는 사람을 연결하고, 분자는 화합물을 형성하고, 지식 그래프는 정보를 정리한다. 이러한 관계를 포착하는 것은 약물 발견부터 추천 시스템까지 다양한 작업에 매우 중요하다. 이것이 그래프 머신러닝(GML)이 등장하는 곳이다. GML은 그래프라고 불리는 이러한 상호 연결된 구조를 분석하여 통찰력을 추출하고 예측하는 데 탁월하다.

 

장점에도 불구하고 기존 그래프 머신러닝은 제한된 데이터와 다양한 실제 그래프로 인해 어려움을 겪고 있다. 반면에 LLM(대형 언어 모델)은 방대한 양의 텍스트 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 데 탁월하다. 이 흥미로운 융합은 그래프 머신러닝의 그래프 처리와 LLM의 언어 이해를 통합하여 잠재적으로 복잡한 데이터를 처리하는 방법에 혁명을 일으킬 수 있는 유망한 새로운 방향인 그래프 파운데이션 모델(GFM)의 길을 열어준다.

 

그래프 머신러닝은 기존 알고리즘에서 그래프 데이터에서 직접 표현을 학습하는 GNN(그래프 신경망)과 같은 고급 모델로 발전했다. 이러한 발전은 LLM을 통합하여 그래프 머신러닝의 기능을 더욱 향상시키고 크고 복잡한 그래프 구조를 처리할 수 있는 새로운 방법을 제공하는 기반을 마련했다.

 

LLM은 탁월한 언어 이해 기능을 활용하여 그래프 머신러닝을 크게 강화할 수 있다. LLM에게 그래프 관련 작업이 제공되는 프롬프트 기반 학습과 같은 기술은 큰 가능성을 보여준다.

 

그래프 학습에서 LLM의 힘

LLM은 다음과 같은 몇 가지 이점을 제공한다:

향상된 기능 품질: LLM은 그래프의 텍스트 설명을 분석하여 데이터 내의 관계와 컨텍스트를 캡처하는 풍부한 기능을 추출할 수 있다. 이를 통해 그래프 머신러닝은 모델에서 사용되는 기능의 품질이 크게 향상되어 보다 정확한 예측이 가능해진다.

제한된 레이블이 지정된 데이터 처리: 그래프 작업을 위한 데이터 레이블 지정은 비용과 시간이 많이 소요될 수 있다. LLM은 사전 훈련된 지식을 활용하여 레이블이 지정되지 않은 그래프에서 학습할 수 있으므로 레이블이 지정된 방대한 양의 데이터에 대한 필요성이 줄어든다.

그래프 이질성 다루기: 실제 그래프는 밀도와 노드/에지 유형이 다양하고 모양과 크기가 다양하다. 유연한 학습 기능을 갖춘 LLM은 잠재적으로 이러한 이질성에 적응하고 다양한 그래프 구조에서 우수한 성능을 발휘할 수 있다.

LLM에 힘을 실어주는 그래프

혜택은 일방적이지 않다. 그래프는 사전 훈련 및 추론을 위한 구조화된 지식 표현을 제공하여 LLM에 힘을 실어줄 수도 있다. 이를 통해 LLM은 텍스트 데이터를 처리할 뿐만 아니라 그래프 내의 관계를 추론하여 정보를 보다 포괄적으로 이해할 수 있다.

 

LLM 강화 그래프 머신러닝의 응용

LLM 강화 그래프 머신러닝의 잠재적 응용 분야는 광범위하고 다양한 영역에 걸쳐 있다.

추천 시스템: 과거 구매를 고려할 뿐만 아니라 리뷰와 제품 설명을 기반으로 다양한 제품 간의 관계를 이해하는 추천 시스템을 상상해 보라. LLM으로 강화된 GML은 이를 달성하여 보다 개인화되고 정확한 추천을 제공할 수 있다.

지식 그래프: 지식 그래프는 엔터티 및 해당 관계에 대한 정보를 저장한다. LLM은 언어에 대한 이해와 그래프 내의 구조화된 지식을 활용하여 지식 그래프에 대한 추론 및 질문 응답 작업을 향상시킬 수 있다.

약물 발견: 분자는 노드가 원자이고 가장자리가 결합인 그래프로 표현될 수 있다. LLM 강화 그래프머신러닝은 이러한 그래프를 분석하여 잠재적인 약물 후보를 식별하거나 해당 속성을 예측할 수 있다.

로봇 작업 계획: 로봇은 작업을 수행하기 위해 환경을 이해해야 한다. 장면 그래프(객체 및 해당 공간 관계를 나타냄) LLM과 통합함으로써 로봇은 보다 효율적이고 안전한 작업 계획을 생성할 수 있다.

 

미래를 바라보며: 도전과 기회

LLM으로 강화된 그래프 머신러닝의 잠재력은 흥미롭지만 해결해야 할 과제도 있다.

일반화 및 전달 가능성: 한 유형의 그래프에서 훈련된 모델이 다른 유형의 그래프에서 잘 수행될 수 있을까? 향후 연구는 다양한 그래프 영역에 걸쳐 일반화하는 모델 개발에 중점을 두어야 한다.

다중 모드 그래프 학습: 많은 실제 그래프에는 텍스트 데이터뿐만 아니라 이미지와 비디오도 포함되어 있다. 이러한 다중 모드 데이터 형식을 LLM 강화 GML에 통합하는 방법에 대한 연구가 중요하다.

신뢰할 수 있는 모델: LLM으로 강화된 GML 모델의 견고성, 설명 가능성, 공정성 및 개인 정보 보호를 보장하는 것은 중요한 응용 프로그램의 책임감 있는 배포에 필수적이다.

효율성: LLM 계산은 리소스 집약적일 수 있다. 실제 적용을 위해서는 그래프 작업에 특별히 맞춰진 보다 효율적인 LLM 아키텍처를 개발하는 것이 필요하다.

 

결론

그래프 머신러닝과 LLM의 교차점은 그래프 학습의 새로운 장을 연다. 두 가지 접근 방식의 장점을 결합함으로써 그래프 파운데이션 머신러닝(GFM)은 상호 연결된 데이터 분석에 의존하는 다양한 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 도전 과제가 남아 있지만 지속적인 연구 노력을 통해 이 흥미롭고 새로운 방향의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있을 것으로 기대된다.

 

 

 

 
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