ULTRA est un modèle de base pour le raisonnement sur les graphes de connaissances. Un seul modèle ULTRA pré-entraîné peut exécuter des tâches de prédiction de liens sur n'importe quel graphe multi-relationnel et prend en charge un vocabulaire d'entités/relations arbitraire. Ses performances surpassent celles de nombreux modèles SOTA entraînés spécifiquement pour chaque graphe. Suivant le paradigme pré-entraînement-finetuning des modèles de base, le point de contrôle pré-entraîné d'ULTRA peut être utilisé immédiatement pour le raisonnement à zéro-shot sur n'importe quel graphe, et peut également être finetuné. ULTRA fournit une représentation unifiée, apprenante et transférable pour n'importe quel graphe de connaissances. ULTRA utilise un réseau neuronal de graphe et une version modifiée de NBFNet. Il n'apprend pas d'embeddings spécifiques d'entités et de relations pour les graphes en aval, mais obtient plutôt des représentations relationnelles relatives basées sur les interactions entre les relations.