Exploring Graph Structure Comprehension Ability of Multimodal Large Language Models: Case Studies

要約

大規模言語モデル (LLM) は、グラフを含むさまざまなデータ構造の処理において優れた機能を示しています。
これまでの研究はグラフ表現のためのテキストエンコード法の開発に焦点を当ててきましたが、マルチモーダル LLM の出現により、グラフ理解に新たなフロンティアがもたらされました。
テキストと画像の両方を処理できるこれらの高度なモデルは、従来のテキスト データとともに視覚的表現を組み込むことで、グラフの理解が向上する可能性をもたらします。
この調査では、ノード、エッジ、グラフ レベルでのさまざまなベンチマーク タスクにわたって、グラフの視覚化が LLM パフォーマンスに与える影響を調査します。
私たちの実験では、マルチモーダルなアプローチの有効性を純粋なテキストのグラフ表現と比較しました。
この結果は、LLM のグラフ構造の理解能力を高めるために視覚的なグラフ モダリティを活用することの可能性と限界の両方について貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities in processing various data structures, including graphs. While previous research has focused on developing textual encoding methods for graph representation, the emergence of multimodal LLMs presents a new frontier for graph comprehension. These advanced models, capable of processing both text and images, offer potential improvements in graph understanding by incorporating visual representations alongside traditional textual data. This study investigates the impact of graph visualisations on LLM performance across a range of benchmark tasks at node, edge, and graph levels. Our experiments compare the effectiveness of multimodal approaches against purely textual graph representations. The results provide valuable insights into both the potential and limitations of leveraging visual graph modalities to enhance LLMs’ graph structure comprehension abilities.

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