当MoE邂逅图学习: AnyGraph解密图大模型的Scaling Law

主要观点总结

本文介绍了基于混合专家架构的AnyGraph模型，旨在应对图学习模型面临的挑战，如结构异质性、特征异质性、快速适应性和扩展定律等。AnyGraph采用MoE架构，通过图专家模型处理具有特定模式的图数据，并设计自动化路由算法以匹配不同的图结构。实验验证显示，AnyGraph在零样本预测、扩展定律等方面表现出优异的性能。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

图结构数据的应用变得普遍，对有效处理这些数据的图学习模型的需求紧迫。AnyGraph模型的提出，旨在应对传统图算法面临的挑战，如结构异质性、特征异质性等。

关键观点2: 主要挑战

构建有效的图基础模型面临的关键挑战包括结构异质性、特征异质性、快速适应性和扩展定律。

关键观点3: 解决方案

AnyGraph采用基于混合专家（MoE）架构的解决方案，通过图专家模型处理具有特定模式的图数据，并设计自动化路由算法以匹配不同的图结构。此外，AnyGraph还通过统一结构和特征表示，发展出全面的建模功能，适用于不同图数据场景。

关键观点4: 实验验证

AnyGraph在多个实验验证中表现出优异的性能，如零样本预测、扩展定律等。实验结果显示，AnyGraph在跨图零样本预测任务上评估时，相比其他图基础模型，展示出了卓越的零样本预测准确性。

关键观点5: 效率优势

AnyGraph具有强大的跨域泛化能力和高效率，特别是在新数据集上进行微调时，能够快速达到高性能饱和点。

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