开发一个通用的图基础模型 (GFM) 极具挑战性，因为图数据不像文本或图像那样具有固定的结构。LLM 作为预测器 (LLM as a predictor)：这类方法将图数据转换为 LLM 能够理解的语言格式 ，然后利用 LLM 进行预测。虽然这种方法理论上可以处理无限的任务 ，但近期研究指出它们在理解图结构方面表现不佳。LLM 作为增强器 (LLM as an enhancer)：这类方法使用 L

最近主播在学着做实验室图语言模型（GLM）的时候，读到了一篇非常亮眼的工作——。它巧妙地解决了当前图语言模型在"低资源场景"下适配难的问题，效果拔群，主播立马有了"复现一下"的想法。然而，主播看到原论文的实验环境（3块A800）时，再看看主播现在能用的…3090，不禁倒吸一口凉气。这篇博客，主播想和大家分享一下如何从理解 GraphLAMA 的原理，到最终在有限的硬件资源上成功跑通它的全过程。如果