विज्ञान और प्रौद्योगिकी के चौराहे पर, ग्राफ (Graphs) जटिल संबंधों को व्यक्त करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में धीरे-धीरे शोधकर्ताओं का ध्यान आकर्षित कर रहा है। रासायनिक अणु डिजाइन से लेकर सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण तक, ग्राफ कई क्षेत्रों में एक अनिवार्य भूमिका निभाते हैं। हालाँकि, ग्राफ को कुशलता से और लचीले ढंग से उत्पन्न करने का प्रश्न हमेशा से एक चुनौतीपूर्ण समस्या रही है। हाल ही में, तफ्ट्स यूनिवर्सिटी, नॉर्थईस्ट यूनिवर्सिटी और कॉर्नेल यूनिवर्सिटी की शोध टीमों ने मिलकर एक आत्म-प्रतिगामी मॉडल, जिसका नाम Graph Generative Pre-trained Transformer (G2PT) है, पेश किया है, जिसका उद्देश्य ग्राफ उत्पन्न करने और प्रदर्शित करने के तरीके को फिर से परिभाषित करना है।

3.8 महिला दिवस का कवर चित्र देवी दिवस का पोस्टर

चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र अधिकृत सेवा प्रदाता Midjourney

पारंपरिक ग्राफ उत्पन्न करने वाले मॉडलों के विपरीत, जो पड़ोसी मैट्रिक्स (adjacency matrix) पर निर्भर करते हैं, G2PT ने एक अनुक्रम आधारित टोकनाइजेशन विधि पेश की है। यह विधि ग्राफ को नोड सेट और एज सेट में विभाजित करके ग्राफ की विरलता का पूरा लाभ उठाती है, जिससे गणना की दक्षता में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है। G2PT की नवीनता इस बात में है कि यह प्राकृतिक भाषा को संसाधित करने की तरह ग्राफ को क्रमिक रूप से उत्पन्न कर सकता है और अगले टोकन की भविष्यवाणी करके पूरे ग्राफ का निर्माण पूरा कर सकता है। अनुसंधान से पता चलता है कि यह अनुक्रमित प्रदर्शनी विधि न केवल टोकनों की संख्या को कम करती है, बल्कि उत्पन्न गुणवत्ता को भी बढ़ाती है।

G2PT की अनुकूलनशीलता और विस्तारशीलता उल्लेखनीय है। फाइन-ट्यूनिंग तकनीक के माध्यम से, यह लक्षित ग्राफ उत्पन्न करने और ग्राफ गुण भविष्यवाणी जैसे कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन दिखाता है। उदाहरण के लिए, औषधि डिजाइन में, G2PT विशिष्ट भौतिक-रासायनिक गुणों वाले अणु ग्राफ उत्पन्न कर सकता है। इसके अलावा, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के ग्राफ एम्बेडिंग को निकालकर, G2PT ने कई अणु गुण भविष्यवाणी डेटा सेट पर भी श्रेष्ठता प्रदर्शित की है।

तुलनात्मक प्रयोगों में, G2PT ने कई बेंचमार्क डेटा सेट पर मौजूदा अत्याधुनिक मॉडलों की तुलना में महत्वपूर्ण रूप से बेहतर प्रदर्शन किया है। उत्पन्न प्रभावशीलता, अनन्यता और अणु गुण वितरण मिलान के मामलों में, इसके प्रदर्शन को उच्च मान्यता मिली है। शोधकर्ताओं ने मॉडल और डेटा के आकार के उत्पन्न प्रदर्शन पर प्रभाव का भी विश्लेषण किया, परिणाम दिखाते हैं कि जैसे-जैसे मॉडल का आकार बढ़ता है, उत्पन्न प्रदर्शन महत्वपूर्ण रूप से बढ़ता है, और एक निश्चित आकार के बाद संतृप्ति की ओर बढ़ता है।

हालांकि G2PT ने कई कार्यों में उत्कृष्ट क्षमताएँ प्रदर्शित की हैं, शोधकर्ताओं ने यह भी इंगित किया है कि उत्पन्न क्रम की संवेदनशीलता का मतलब हो सकता है कि विभिन्न ग्राफ क्षेत्रों को विभिन्न क्रम अनुकूलन रणनीतियों की आवश्यकता होती है। भविष्य के शोधों से अधिक सामान्य और अधिक अभिव्यक्तिपूर्ण अनुक्रम डिज़ाइन का अन्वेषण करने की उम्मीद है।

G2PT की उपस्थिति ने न केवल ग्राफ उत्पन्न करने के क्षेत्र में एक नवोन्मेषी विधि लाई है, बल्कि संबंधित क्षेत्रों के शोध और अनुप्रयोगों के लिए एक ठोस आधार भी तैयार किया है।