提言：グラフは大規模言語モデルをどう助けられるか？

arXiv cs.AI / 2026/5/5

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要点

本論文は、LLMがグラフ学習をどのように改善するかではなく、「グラフがLLMをどう助けられるか」という補完的な問いに焦点を当てています。
グラフは、最新の知識ソースとして機能し、LLMのハルシネーション（もっともらしい誤り）を減らすのに役立つと主張しています。
Chain-of-Thought（CoT）やTree-of-Thought（ToT）、Graph-of-Thought（GoT）といったグラフベースのプロンプト手法により、推論能力を強化できると述べています。
グラフをLLMに統合することで、構造化データの理解が向上し、EC、コード、リレーショナルデータベース（RDB）などへ適用範囲が広がる点を指摘しています。
今後の方向性として、グラフに基づくスパースなLLMアーキテクチャや、グラフ駆動の脳に着想を得たメモリシステムが挙げられています。

Abstract

大規模言語モデル（LLMs）の急速な進歩により、従来のグラフ学習タスクは、テキスト特徴のより優れた符号化、テキストからのグラフ構築のより効率的な実現、知識グラフに対する推論の強化などを通じて、LLMの恩恵を大きく受けてきました。本論文では、補完的な問いとして次を考えます。グラフはLLMをどのように助けられるのでしょうか？本研究ではこの問いを三つの観点から扱います。1）グラフは、LLMの幻覚（ハルシネーション）を減らすのに役立つ、最新の知識源を提供する、2）Chain-of-Thought（CoT）、Tree-of-Thought（ToT）、Graph-of-Thought（GoT）などのグラフに基づくプロンプト手法が、LLMの推論能力を高める、そして3）グラフをLLMに統合することで、構造化データの理解が改善され、EC（電子商取引）、コード、リレーショナルデータベース（RDB）といった領域への適用範囲が拡大される。さらに、グラフに基づく疎なLLMアーキテクチャの設計や、脳に着想を得たメモリシステムなど、いくつかの今後の方向性について展望します。