Large Graph Models: A Perspective
1. 本研究の学術的背景と研究課題の核心となる学術的な「問い」は、なぜ言語処理や画像認識のような他のフィールドでは大規模モデルが成功を収めているのに、グラフ構造に対しては同程度の成功を収めていないのか、という点です。
2. 本研究の目的は、大規模グラフモデルの開発に関わる課題と機会について議論し、大規模グラフモデルの応用を推進することです。そして、その独自性と創造性は、大規模グラフモデルの特性、表現基盤、グラフデータ、グラフモデルの3つの観点から詳細な議論を行い、それぞれのカテゴリーでの最近の進歩と未解決の課題をハイライトし、ビジョンを提示することにあります。
3. 人工知能、特に機械学習における最新の画期的な成果である大規模モデルが登場し、その一方で、グラフに関する大規模モデルが他のフィールドと比べて同じレベルの成功を収めていない現状が、本研究の着想に至った経緯です。そして、これらは本研究の関連する国内外の研究動向と位置づけともなっています。
4. 本研究では、大規模グラフモデルの特性、表現基盤、グラフデータ、グラフモデルの3つの観点から詳細な議論を行い、各カテゴリでの最近の進歩と残された課題を明らかにしました。また、大規模グラフモデルの価値ある応用についても議論しました。
5. 本研究の有効性の検証方法は明示的に記述されていませんが、本研究が提供する視点とビジョン、及び議論の深さから、その有効性を裏付けることを模索していると思われます。