Graph Prompting là một kỹ thuật sử dụng các biểu đồ (graphs) để cải thiện khả năng của các mô hình ngôn ngữ trong việc xử lý và suy luận thông tin phức tạp. Biểu đồ giúp mô hình ngôn ngữ hiểu rõ hơn về các mối quan hệ và cấu trúc giữa các thực thể hoặc khái niệm, từ đó cải thiện khả năng suy luận và trả lời các câu hỏi phức tạp.

Giải thích chi tiết về Graph Prompting

1. Mục đích của Graph Prompting:
   • Tăng cường suy luận: Biểu đồ giúp mô hình dễ dàng nắm bắt và suy luận từ các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể hoặc khái niệm.
   • Cấu trúc hóa thông tin: Biểu đồ cung cấp một cách cấu trúc hóa thông tin, giúp mô hình ngôn ngữ truy cập và xử lý dữ liệu có tổ chức hơn.
2. Cách hoạt động của Graph Prompting:
   • Biểu đồ đầu vào (Graph Input): Thông tin được chuyển đổi thành một biểu đồ, nơi các thực thể hoặc khái niệm là các nút (nodes) và các mối quan hệ giữa chúng là các cạnh (edges).
   • Tích hợp với mô hình ngôn ngữ: Biểu đồ được tích hợp vào mô hình ngôn ngữ, giúp mô hình sử dụng thông tin này để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như trả lời câu hỏi, tạo văn bản, hoặc suy luận logic.
   • Truy xuất thông tin từ biểu đồ: Khi gặp một nhiệm vụ, mô hình sử dụng biểu đồ để truy xuất thông tin cần thiết và suy luận dựa trên cấu trúc của biểu đồ.

Ví dụ về Graph Prompting

Nhiệm vụ: Trả lời câu hỏi dựa trên mối quan hệ giữa các nhân vật trong một cuốn tiểu thuyết.

Biểu đồ đầu vào:

• Nút (Nodes): Các nhân vật trong cuốn tiểu thuyết (Alice, Bob, Carol, etc.).
• Cạnh (Edges): Mối quan hệ giữa các nhân vật (Alice is friends with Bob, Bob is the brother of Carol, etc.).

Prompt cụ thể:

Given the following graph of relationships between characters, answer the question below.

Graph:
- Alice -> friend -> Bob
- Bob -> brother -> Carol
- Carol -> enemy -> Alice

Question: Who is Carol's brother?

Answer:

Kết quả đầu ra từ mô hình:

Bob is Carol's brother.

Quy trình hoạt động của Graph Prompting

1. Nhận biểu đồ đầu vào:
   • Thông tin về các nhân vật và mối quan hệ của họ được chuyển thành biểu đồ.
2. Tích hợp biểu đồ vào mô hình ngôn ngữ:
   • Biểu đồ được tích hợp vào mô hình ngôn ngữ, cho phép mô hình truy cập và sử dụng thông tin từ biểu đồ để thực hiện nhiệm vụ.
3. Suy luận và truy xuất thông tin:
   • Khi gặp câu hỏi, mô hình sử dụng biểu đồ để xác định mối quan hệ cần thiết (trong ví dụ này là mối quan hệ anh chị em giữa Carol và Bob).
4. Đưa ra câu trả lời:
   • Dựa trên thông tin từ biểu đồ, mô hình trả lời câu hỏi chính xác.

Lợi ích của Graph Prompting

• Hiểu biết sâu hơn về mối quan hệ: Biểu đồ giúp mô hình nắm bắt các mối quan hệ phức tạp một cách rõ ràng và có tổ chức.
• Suy luận logic: Cấu trúc của biểu đồ hỗ trợ mô hình trong việc suy luận logic, giúp đưa ra các kết luận chính xác hơn.
• Tăng cường khả năng xử lý thông tin: Graph Prompting giúp mô hình xử lý và sử dụng thông tin một cách hiệu quả hơn, đặc biệt là trong các nhiệm vụ yêu cầu hiểu biết về cấu trúc và mối quan hệ.

Kết luận

Giải thích trên đây được minh hoạ dựa trên prompt đơn giản một mô hình ngôn ngữ để các bạn có thể hiểu về khái niệm liên quan đến graph. Trong thực tế thì graph liên quan đến một tập hợp đồ thị lớn các nút và cạnh cùng các thuộc tính đi kèm để triển khai được không đơn thuần có thể đưa hết vào mô hình thông qua promting mà phải thể hiện thông qua các thành phần bên ngoài để biểu diễn đồ thị như Neo4J nhằm biểu diễn và suy luận về các thực thể cùng mối quan hệ giữa chúng.

Để triển khai thì chúng ta cần sử dụng những framework được xây dựng sẵn cho việc này nhằm giảm thiểu khối lượng công việc cần phải thực hiện. Hãy tham khảo một vài báo nghiên cứu giới thiệu về framework do Liu và cộng sự giới thiệu năm 2023: Xem

Graph Prompting là một kỹ thuật mạnh mẽ sử dụng biểu đồ để cải thiện khả năng suy luận và xử lý thông tin của các mô hình ngôn ngữ. Bằng cách tích hợp các biểu đồ vào mô hình, kỹ thuật này giúp nắm bắt và sử dụng các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể hoặc khái niệm, từ đó nâng cao hiệu suất trong các nhiệm vụ phức tạp và đòi hỏi suy luận logic.