ソーシャルグラフ精度向上のための実践的ソリューション
生成精度を向上させるには、データの前処理、モデルのチューニング、検証プロセスという3つの側面が必要だ：
- データ強化::
- でGAG_dataカタログは分野別データを追加する
- 利用する--user_inputパラメータは先験的知識を注入する（例：「学界における引用関係をモデル化してください、h指数の高い著者は引用されやすい」）。 - パラメータの最適化::
1.調整temperatureパラメータ（0.3～0.7の範囲は決定論的シナリオに適している）
2.修正max_tokensジェネレーションの複雑さをコントロールする
3.generate_args追加'top_p': 0.9多様性のバランス
検証テクニック：
- 利用するevaluateモジュールに--metric_detailセグメンテーション・メトリクスを得るためのパラメータ
- 実際の地図の度数分布曲線を比較し、調整する。--configのネットワーク・パラメーターは
- GephiのForceAtlas2レイアウトによる可視化中の異常接続の検出
上級プログラム：
1.基礎となるLLMの微調整：修正agentscopeのプロンプト・テンプレート
2.実データの統合: 既存のマッピングは、次のように渡されます。--data_mixパラメータ混合生成
3.多層検証：ソーシャルネットワークと引用ネットワークの評価スクリプトを同時に実行することによるクロス検証
この答えは記事から得たものである。GAG：人間の行動をシミュレートする大規模モデルを用いた社会関係グラフの生成について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 社会関係グラフの生成におけるGraphAgentの精度を向上させるには？
