图大模型（Graph Large Models，简称GLMs）是一个活跃的研究领域，它结合了图神经网络（GNNs）和大语言模型（LLMs）的优势来处理图数据。以下是一些关于图大模型前沿技术的要点：
在人工智能领域，缩放定律（Scaling Laws）是理解模型性能提升的关键理论之一。这一定律指出，随着模型大小、数据集规模和训练计算量的增加，模型的性能将持续优化。OpenAI的研究者们在《Scaling Laws for Neural Language Models》中首次详细阐述了缩放定律，并展示了在自然语言处理任务中模型规模的增加如何导致性能的显著提升。在图大模型（Graph Large Models，GLMs）中，缩放定律同样适用。通过增加模型参数和训练数据量，GLMs能够更深刻地理解和预测复杂的图结构，从而在节点分类、图分类、链接预测等任务中实现性能的飞跃。
然而，图模型的缩放并非没有挑战。例如，图神经网络（GNNs）中的过平滑问题（Over-smoothing）是一个主要障碍，如Kipf和Welling在《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》中所讨论的。过平滑问题导致节点特征趋于一致，从而降低了模型的判别能力。为了解决这一问题，研究者们提出了多种策略，包括改进的聚合机制、正则化技术、以及图注意力机制等。
图基础模型（Graph Foundation Models）的概念受到了自然语言处理中基础模型的启发，如BERT模型，它通过预训练学习通用的语言表示，然后在特定任务上进行微调。在图领域，图基础模型旨在通过预训练学习图数据的通用特征，从而提高对不同图任务的适应性。这一概念在《Understanding and Applying Graph Neural Networks》中得到了深入探讨。
然而，图数据的多样性和复杂性给图基础模型的构建带来了挑战。图数据可以是同质的或异质的，静态的或动态的，有向的或无向的，带权的或无权的。为了构建一个能够适应不同领域的图基础模型，研究者们需要考虑如何整合不同类型的图数据，以及如何处理图数据的动态性和时序性。此外，为所有图领域开发一个“通用图模型”极具挑战性，可能需要为不同的领域集群定制多个图基础模型。
图大模型的上下文理解能力是其核心优势之一。这种能力使模型能够理解图中的节点、边、子图以及整个图的结构，并处理新的图数据集和任务，而无需对模型进行大规模的修改。这一能力与少样本学习和零样本学习紧密相关，因为模型需要利用预训练期间获得的知识来快速适应新的图数据和任务。
为了培养图模型的上下文理解能力，研究者们提出了多种图神经网络架构，如图注意力机制（GAT），它在《Graph Attention Networks》中被提出，旨在通过注意力机制捕捉图中节点之间的复杂关系。此外，图变分自编码器（GVAE）和图自编码器（GAE）等模型也被用于学习图数据的低维表示。这些模型通过无监督学习任务，如节点重构，来促进对图结构的理解。
图推理是图大模型中的一个关键组成部分，它涉及到对图数据的拓扑属性进行分析，以及在多跳邻域中进行推理。为了提升图推理能力，研究者们探索了多种策略，包括图同构网络（GCNs）和图卷积网络（GCNs），这些在《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》中有所描述。这些模型通过学习图的拓扑结构和节点特征，能够进行节点分类、图分类和链接预测等推理任务。
此外，动态图的推理问题也在《Dynamic Graph Neural Networks for Learning in Non-stationary Graphs》中得到了探讨。动态图模型能够捕捉图结构随时间的变化，这对于处理社交网络、交通网络等时间演化的图数据具有重要意义。为了处理动态图数据，研究者们提出了时序图卷积网络（ST-GCN）和图循环神经网络（GRNN）等模型，它们能够学习图结构的时序模式，并预测未来的图状态。
图神经网络（GNN）和Graph Transformer是图大模型中两种主流的网络架构，它们在图结构编码、自注意力机制、深度和过平滑问题、可扩展性和效率等方面有所不同。
聚合与注意力：GNN采用消息传递机制来聚合相邻节点的信息，而Graph Transformer使用自注意力机制来权衡相邻节点的贡献。消息传递机制在《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》中被广泛讨论，而自注意力机制则是Transformer模型的关键组成部分。
建模图结构：GNN自然地将图结构作为归纳偏差纳入模型中，而Graph Transformer则采用预处理策略（如结构编码）来建模图结构。结构编码在《How Powerful are Graph Neural Networks?》中被提出，用于增强GNN的表达能力。
深度和过平滑：深度GNN可能会受到过平滑问题的影响，导致其判别能力下降。而过平滑问题在Graph Transformer中尚未成为主要问题，这可能是因为Graph Transformer能够自适应地关注更相关的节点。
可扩展性和效率：GNN因其相对简单的操作，可以为某些任务提供计算优势。相比之下，Graph Transformer中的自注意力机制可能需要更多的计算资源，尤其是在处理大规模图数据时。
图预训练和后处理技术是提升图大模型性能的两个重要方向。
预训练：图预训练是NLP中预训练方法的扩展，目的是捕获数据中的一般模式或知识。预训练可以通过对比方法和预测/生成方法进行，利用图中的结构和语义信息引入借口学习任务。预训练图大模型可以提高其泛化性和鲁棒性，使其适应不同大小、结构和复杂性的图数据。
后处理：后处理技术如提示、高效参数微调和模型压缩等，增强了图大模型对下游任务的适应能力。提示技术通过提供任务相关的提示来增强模型的性能，而高效参数微调则通过优化部分模型参数来适应新任务。模型压缩技术如知识蒸馏、剪枝和量化等，减少了模型的内存和计算需求，使得大模型可以在资源受限的环境中部署。
最近的研究探索了利用大语言模型（LLM）解决图任务的潜力。LLM通过将图数据转换为自然语言表示，将图问题视为常规NLP问题，这一思想在《NLGraph: Evaluating Large Language Models on Graph-Induced Natural Language Inference》中得到了探索。然而，LLM在处理更复杂的图形问题时可能会遇到困难，如捕获虚假相关性。
为了解决这一问题，研究者们提出了多种策略，包括LLM-as-Enhancers和LLM-as-Predictor。LLM-as-Enhancers通过增强图模型的结构理解能力来提升性能，而LLM-as-Predictor则直接使用LLM进行图任务的预测。此外，InstructGLM引入了可扩展的提示，以描述LLM指令调整的图结构和特征。
大语言模型（LLMs）如BERT和GPT系列已经证明了它们在处理自然语言文本方面的卓越能力。最近，研究者开始探索将LLMs应用于图结构数据的可能性，即作为图模型（Graph Models）来解决图相关的任务。LLMs处理图任务的基本思想是将图数据转换为模型能够理解的文本序列。这可以通过将图中的节点和边表示为文本描述，并将图的结构信息编码进文本中来实现。随后，LLM可以利用其强大的语言理解能力来执行图推理、链接预测、图生成等任务。
在《NLGraph: Evaluating Large Language Models on Graph-Induced Natural Language Inference》中，研究者探讨了LLMs在图推理任务上的表现。他们发现，尽管LLMs在某些任务上表现出色，但在处理更复杂的图结构时可能会遇到困难，例如捕获虚假相关性或处理图的全局结构。