GAG: 대규모 모델을 사용하여 인간 행동 시뮬레이션을 위한 사회적 관계 그래프 생성하기

1.7K 00

일반 소개

GraphAgent는 GitHub에서 호스팅되고 Ji-Cather가 개발한 오픈 소스 프레임워크입니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 인간의 행동을 시뮬레이션하고 텍스트 속성이 포함된 동적 소셜 그래프를 생성합니다. 이 도구는 온라인 소셜 미디어, 전자상거래, 에세이 작성과 같은 시나리오에 적합하며, 사용자가 웹에서 일어나는 상호작용을 심층적으로 분석할 수 있도록 도와줍니다. 실제 특성과 일치하는 그래프 구조를 생성할 뿐만 아니라 실제 그래프와 비교하여 시뮬레이션의 정확성을 검증할 수 있으며, GraphAgent의 코드는 무료로 공개되어 있어 사회학, 네트워크 과학 등의 연구에 다운로드, 수정 및 사용할 수 있습니다.

기능 목록

인간 행동 시뮬레이션대규모 모델을 통해 실제 인간 상호 작용을 시뮬레이션하여 사회적 관계 그래프를 생성합니다.
동적 소셜 그래프 생성입력 데이터 또는 사용자 프롬프트에 따라 텍스트 속성을 사용하여 동적 다이어그램을 만듭니다.
그래프 구조 유효성 검사생성된 플롯을 실제 플롯과 비교하여 매크로 및 마이크로 기능의 정확도를 평가합니다.
대규모 그래프 확장100,000개의 노드 또는 1,000만 개의 에지를 포함하는 초대형 그래프 생성 지원.
오픈 소스 조정전체 코드가 제공되며 사용자는 필요에 따라 기능을 사용자 지정할 수 있습니다.

도움말 사용

GraphAgent는 GitHub 기반의 오픈 소스 도구이며 설치 및 사용하려면 몇 가지 기술적 기반이 필요합니다. 다음은 빠르게 시작할 수 있도록 자세한 설치 및 운영 가이드입니다.

설치 프로세스

환경 준비하기
- Python 3.9(권장 버전)를 설치합니다. 터미널에서 다음을 입력합니다. python --version 버전을 확인합니다.
- Git을 설치합니다. Windows 사용자는 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있으며, Mac 사용자는 다음을 사용하여 설치할 수 있습니다. brew install git.
- 가상 환경을 만들려면: 터미널에서 다음과 같이 입력합니다. conda create --name LLMGraph python=3.9을 클릭한 다음 conda activate LLMGraph.
GraphAgent 다운로드
- 터미널에 입력합니다:git clone https://github.com/Ji-Cather/GraphAgent.git.
- 프로젝트 카탈로그로 이동합니다:cd GraphAgent.
종속성 설치
- AgentScope 라이브러리를 설치합니다:
  - 가져오기 git clone https://github.com/modelscope/agentscope/.
  - 카탈로그에 액세스 cd agentscope를 클릭한 다음 git reset --hard 1c993f9 잠긴 버전.
  - 설치:pip install -e .[distribute].
- 프로젝트 종속성 설치: GraphAgent 디렉터리에서 실행합니다. pip install -r requirements.txt.
API 키 구성
- 쇼(티켓) LLMGraph/llms/default_model_configs.json 문서화.
- 모델 API 키 추가(예: OpenAI의 gpt-3.5-turbo-0125 어쩌면 VLLM (명목식 형태로 사용됨) llama3-70B.
- 구성 예시:
```
{
"model_type": "openai_chat",
"config_name": "gpt-3.5-turbo-0125",
"model_name": "gpt-3.5-turbo-0125",
"api_key": "sk-你的密钥",
"generate_args": {"max_tokens": 2000, "temperature": 0.8}
}
```
- 파일을 저장한 후 키가 유효한지 확인합니다.
프로젝트 실행
- 터미널에 다음을 입력합니다. export PYTHONPATH=./ 환경 변수 설정하기.
- 모델 팁 템플릿을 선택합니다(예 export MODEL=gpt(GPT 템플릿 포함).

데이터 준비

예제 데이터를 다운로드합니다:
- 가져오기 git clone https://oauth2:RxG7vLWFP_NbDhmB9kXG@www.modelscope.cn/datasets/cather111/GAG_data.git.
- 데이터에는 트윗, 영화 평점, 에세이 인용 샘플이 포함됩니다.

주요 기능

1. 인간 행동 시뮬레이션 및 소셜 그래프 생성

데이터에서 그래프 생성하기::
- 트윗 네트워크:python main.py --task tweets --config "small" --build --launcher_save_path "LLMGraph/llms/launcher_info_none.json".
- 영화 등급 네트워크:python main.py --task movielens --config "small" --build --launcher_save_path "LLMGraph/llms/launcher_info_none.json".
- 논문 인용 네트워크:python main.py --task citeseer --config "small" --build --launcher_save_path "LLMGraph/llms/launcher_info_none.json".
사용자 입력에서 다이어그램 생성::
- 예시:python main.py --user_input "我想模拟作者与论文的互动，生成高聚类度的引用网络" --build.
출력 결과생성된 파일은 지정된 경로 아래에 있으며 Gephi와 같은 시각화 도구로 볼 수 있습니다.

2. 병렬 가속 작업

병렬 서비스 시작터미널에서 실행 python start_launchers.py --launcher_save_path "LLMGraph/llms/launcher_info.json".
운영다른 터미널에서 다음을 실행합니다. python main.py --task tweets --config "small" --build --launcher_save_path "LLMGraph/llms/launcher_info.json".
최첨단대규모 그래프 생성 시 90.41 TP3T 속도 향상.

3. 그림 구조 유효성 검사

평가 스크립트 실행::
- 소셜 네트워킹:python evaluate/social/main.py.
- 필름 네트워크:python evaluate/movie/main.py.
- 웹 인용:python evaluate/article/main.py.
결과 분석: 그래프의 거시적 특징(예: 전력법 분포)과 미시적 구조(리프팅 11%)를 보여주는 보고서를 생성합니다.

운영 기술

디버그 모드단일 포트로 실행(예 --launcher_save_path "LLMGraph/llms/launcher_info_none.json")에 문의하여 문제 해결을 용이하게 하세요.
사용자 지정수정 : 수정 main.py 또는 구성 파일을 사용하여 모델 매개변수나 그래프 생성 규칙을 조정할 수 있습니다.
도움말 보기: 실행 python main.py --help 명령 세부 정보를 가져옵니다.

주의

API 키가 유효한지 확인하지 않으면 프로그램이 빅 모델을 호출할 수 없습니다.
대규모 그래프를 생성하려면 최소 16GB의 RAM이 권장되는 고성능 컴퓨터가 필요합니다.
프로젝트는 지속적으로 업데이트되므로 정기적으로 GitHub에서 최신 버전을 확인하세요.

애플리케이션 시나리오

소셜 미디어 분석
사용자 상호작용을 모델링하고 관심 네트워크를 생성하여 연구 영향력 전파에 도움을 줍니다.
이커머스 추천 연구
사용자-아이템 상호작용 그래프를 통해 추천 시스템 설계를 최적화합니다.
학술 인용 네트워크
논문의 인용 지도를 생성하고 연구 동향과 학술적 관계를 분석하세요.
사회학 실험
시뮬레이션 데이터를 사용하여 인간의 행동 패턴을 연구하고 네트워크 진화의 법칙을 탐구합니다.

QA

그래프 에이전트는 얼마나 큰 그래프를 생성할 수 있나요?
100,000개의 노드 또는 1,000만 개의 에지가 있는 대규모 그래프를 지원하며, 빠르고 병렬로 가속할 수 있습니다.
결제해야 하나요?
프레임워크는 무료이지만 대규모 모델을 호출하려면 API 수수료가 필요할 수 있습니다(예: OpenAI).
중국어 데이터를 사용할 수 있나요?
예, 텍스트 형식이면 중국어와 영어 모두 지원됩니다.
런타임 오류가 발생하면 어떻게 하나요?
Python 버전, 종속성 설치 및 API 구성을 확인하거나 GitHub 이슈에서 도움을 요청하세요.