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在大模型与提示工程日益成熟的今天，自然语言处理与计算机视觉中的提示学习技术已屡见不鲜，但在图神经网络（GNN）领域，提示学习仍处于探索阶段。Microsoft Research 提出的 GraphPrompts 项目，为图数据上的任务注入了提示工程的思维方式，标志着 GNN 正在迈向更通用、更高效的范式升级。

一、项目简介

GraphPrompts 是由微软研究院发布的一个 图神经网络提示学习框架，旨在利用提示（Prompts）机制提升 GNN 在各种图任务上的性能与泛化能力。项目主要贡献在于：

• 提出图结构下的 Prompt Pooling + Prompt Tuning 框架。
• 支持在多个图任务中（如节点分类、图分类）有效迁移与调优。
• 构建统一的基准测试体系，涵盖多种数据集和模型架构。

二、背景：图神经网络的挑战

传统图神经网络存在如下瓶颈：

• 模型迁移困难：图数据之间结构差异大，预训练难以泛化。
• 任务适配不灵活：不同任务往往需要重新训练整个模型。
• 数据利用率低：长尾节点、稀疏标签等问题影响训练效率。

而提示工程（Prompt Engineering）在 NLP 中已被验证具备如下优势：

• 微调少量参数即可适应新任务；
• 有助于模型“引导式”学习，提升对低资源场景的适应性；
• 可促进预训练模型的迁移与泛化。

GraphPrompts 正是在此背景下，将 Prompt 思维引入图神经网络领域。

三、核心方法：Prompt Pool + Prompt Tuning

GraphPrompts 的设计灵感来源于 NLP 中的 Soft Prompt 机制。其主要流程如下：

1. Prompt Pool 构建：

   • 针对训练任务构建多个可学习的“图提示”，类似一组“图片段”或“结构引导”。
   • 每个 Prompt 是一个低维向量，可以视为图结构中的“引导锚点”。

2. 任务感知选择（Task-aware Selection）：

   • 针对输入图数据，使用控制网络（Controller）动态选取与之最匹配的 Prompts。

3. Prompt-Tuned GNN：

   • 将选取的 Prompt 融合进 GNN 输入或中间层，引导模型聚焦于任务相关的图结构。

4. 少量微调：

   • 冻结主 GNN，仅更新 Prompt 层与控制网络，实现高效的迁移学习。

四、关键特性

特性	说明
可扩展性	支持 GCN、GAT、GIN 等主流图模型
任务泛化	支持节点分类、图分类等任务迁移
高效微调	仅需更新少量 Prompt 参数
统一接口	提供 PyTorch + DGL 接口，适配主流图学习工具链

五、实验结果与性能提升

GraphPrompts 在多个 benchmark 数据集（如 Cora, Pubmed, ZINC 等）上均显著优于传统微调方式，特别是在小样本任务和跨图迁移场景下。实验表明：

• Prompt Learning 可减少 80% 的可调参数，同时保持甚至超越传统全参数微调的效果；
• Prompt Pool + Task Controller 显著提升了模型对新图结构的适应能力。

六、应用前景

GraphPrompts 不仅是对图神经网络训练范式的一次革新，也为以下领域带来了新思路：

• 药物发现：可适配不同分子结构的图分类任务；
• 社交网络分析：通过 Prompt 引导理解不同社群结构；
• 推荐系统：在动态图中快速适配用户兴趣迁移；
• 知识图谱推理：通过提示方式增强关系建模能力。

七、结语与展望

GraphPrompts 展现了提示学习在图结构数据上的巨大潜力，是迈向图智能通用模型的重要一步。随着更多预训练 GNN 的发展，结合 Prompt Engineering 的方法将逐步成为主流。

🚀 项目地址：https://github.com/microsoft/GraphPrompts