rllm-team/rllm

What it solves

rLLM은 관계형 테이블 학습(RTL)의 복잡성을 해결합니다. GNNs, LLMs, TNNs와 같은 서로 다른 유형의 모델을 통합하고 공동 학습시키기 위한 표준화된 방식을 제공하여, 여러 연결된 테이블에 저장된 데이터를 더 잘 분석할 수 있도록 합니다.

How it works

최첨단 GNNs, LLMs, TNNs를 표준화된 모듈로 분해하는 PyTorch 라이브러리입니다. 이를 통해 개발자는 이러한 모듈을 결합, 정렬 및 공동 학습시켜 새로운 모델을 구축할 수 있습니다. 다양한 그래프 구조(예: 전자상거래 또는 소셜 네트워크)를 여러 개의 외래 키로 연결된 테이블로 취급하여 이 관계형 접근 방식과 호환되도록 합니다.

Who it’s for

이 도구는 테이블 데이터 거버넌스, 관계형 테이블 학습, 그리고 구조화된 관계형 데이터를 LLMs와 통합해야 하는 AI 애플리케이션을 연구하는 연구자 및 개발자를 위해 설계되었습니다.

Who it’s for

이 도구는 테이블 데이터 거버넌스, 관계형 테이블 학습, 그리고 구조화된 관계형 데이터를 LLMs와 통합해야 하는 AI 애플리케이션을 연구하는 연구자 및 개발자를 위해 설계되었습니다.

Highlights

• Modular Interface: LLM 중심의 애플리케이션을 위해 설계되었으며, Hugging Face transformers 및 LangChain과 통합됩니다.
• Extensive Model Library: InRTL, OGC, ExcelFormer와 같은 15개 이상의 최첨단 GNN 및 TNN 모델을 포함합니다.
• Versatile Data Handling: 다양한 그래프 유형을 연결된 테이블로 취급하여 처리할 수 있습니다.
• New Benchmarks: 모델 설계 및 테스트를 위한 세 가지 새로운 관계형 테이블 데이터셋을 도입합니다.