最近有研究发现，当LLM面对结构化数据，特别是图数据时，LLM的表现却不尽如人意。这几天，来自希腊和法国的研究团队提出了一种创新方法——利用伪代码提示来增强LLM的图推理能力。我基于这项研究先写了一个伪代码的SYSYTEM PROMPT运行出了一个社交网络分析的结果，再用这个结果写了一段代码，运行出了下面的图。我的评价只有一句：LLM图推理还是要用Pseudo prompt。

尽管LLM在自然语言处理领域取得了显著成就，但在处理图结构数据时仍面临重大挑战。先前的研究表明，LLM在解决某些看似简单的图问题时存在困难。例如，Wang等人(2023a)的研究显示LLM具有初步的图推理能力，而Fatemi等人(2024)的研究则发现LLM在一些基本图任务（如计算图的边数）上表现不佳。这种矛盾的结果凸显了LLM在图推理领域的不稳定性，也促使研究者思考：如何才能有效提升LLM在图推理任务中的表现？

研究团队提出了一种新颖的方法：使用伪代码作为提示来增强LLM的图推理能力。这种方法的核心思想是将算法逻辑以伪代码的形式呈现给LLM，从而引导模型按照结构化、模块化的方式进行问题解决。

• 图任务：展示了一个简单的图结构。

• 伪代码：提供了计算边数的算法步骤。

• 提示：将图任务转化为自然语言问题。

• 最终提示：结合伪代码和问题，形成完整的提示。

• 输出：按照伪代码prompt输出

这一方法具有以下几个关键优势：

1. 减少歧义：相比自然语言，伪代码提供了更清晰、更精确的指令，减少了理解上的歧义。

2. 结构化思维：伪代码prompt引导LLM按照算法逻辑进行推理，促进了结构化思维。

3. 增强可解释性：通过提供清晰的步骤，伪代码prompt使得LLM的推理过程更加透明和可解释。

4. 融入领域知识：伪代码允许研究者将图论和算法设计的专业知识直接注入到prompt中。这一点很重要，可以减轻LLM的先验知识匮乏导致的幻觉。

为全面评估这种方法的有效性，研究团队设计了一个复杂而系统的实验：

1. 图任务范围：

研究涵盖了10种不同复杂度的图算法问题：

- 节点计数

- 边计数

- 节点度数计算

- 邻居节点识别

- 连通分量计数

- 循环检测

- 最小生成树

- 最短路径计算

- 二分图检测

- 拓扑排序

2. 图类型和规模：

- 主要使用Erdős–Rényi随机图

- 根据节点数量将图分为三类：

* 小型（5-11个节点）

* 中型（11-21个节点）

* 大型（21-51个节点）

- 特殊任务使用特定图类型：

* 拓扑排序任务使用有向无环图

* 二分图检测任务使用随机二分图和Erdős–Rényi图

3. 数据集规模：

- 总计生成6,600个问题实例

- 对于图级属性任务，每种图大小生成100个问题

- 对于节点级属性任务，每种图大小生成500个问题

- 对于边级属性任务，每种图大小生成500个问题

4. 模型选择：

实验采用了两种代表性的LLM：

- GPT-3.5-Turbo：代表专有模型

- Mixtral 7x8B：代表开源模型

5. 对比方法：

研究比较了多种提示方法：

- 零样本提示（0-SHOT）

- 单样本学习（1-SHOT）

- Build-a-Graph提示（BAG）

- 零样本思维链（0-COT）

- 伪代码提示（PSEUDO）

- 伪代码提示+单样本学习（PSEUDO+1-SHOT）

6. 评估指标：

使用准确率（正确答案数/总查询数）作为主要评估指标

这种全面的实验设计确保了研究结果的可靠性和普适性，为后续研究提供了坚实的基础。

1. 整体性能提升

实验结果显示，伪代码提示方法在多数任务中都带来了性能提升。特别是在LLM原本表现欠佳的任务中，这种提升更为显著。例如：

- 对于GPT-3.5-Turbo，在边计数任务中：

* 小型图：PSEUDO方法达到90%准确率，比0-SHOT提高12个百分点

* 中型图：PSEUDO方法达到34%准确率，比0-SHOT提高18个百分点

* 大型图：PSEUDO方法达到9%准确率，比0-SHOT提高7个百分点

- 对于Mixtral 7x8B，在连通分量计数任务中：

* 小型图：PSEUDO+1-SHOT方法达到75%准确率，比0-SHOT提高40个百分点

* 中型图：PSEUDO方法达到63%准确率，比0-SHOT提高23个百分点

2. 模型差异化表现

研究发现，伪代码提示对不同模型的影响并不一致。这一发现强调了prompt工程需要针对不同模型进行定制化设计的重要性。例如：

- 在循环检测任务中：

* 对GPT-3.5-Turbo，PSEUDO方法显著提升了性能（小型图从43%提升到76%）

* 对Mixtral 7x8B，PSEUDO方法反而降低了性能（小型图从85%降至33%）

3. 图规模的影响

研究清晰地表明，随着图规模的增大，LLM的性能普遍下降。这一发现对于处理大规模图数据的prompt设计提出了挑战。例如：

- 在节点度数计算任务中，GPT-3.5-Turbo的性能随图规模增大而显著下降：

* 小型图：75%准确率

* 中型图：24%准确率

* 大型图：6%准确率

4. 节点计数vs边计数

一个令人惊讶的发现是，LLM在节点计数任务上表现出色，但在边计数任务上却困难重重。这种差异在大型图上尤为明显：

- GPT-3.5-Turbo在大型图上的表现：

* 节点计数：100%准确率

* 边计数：仅2%准确率

5. 单例示范的有效性

研究表明，在使用伪代码提示时，仅需一个示例就能达到良好的效果，有时甚至优于多个示例。例如：

- 在最小生成树任务中，对于小型图：

* PSEUDO+1-SHOT方法达到64%准确率

* 增加更多示例并未带来显著改善

6. 伪代码风格的影响

研究还探讨了不同伪代码风格对LLM性能的影响：

- 在最小生成树任务中：

* Python风格伪代码：31%准确率

* 普通伪代码：24%准确率

* 复杂伪代码（多函数）：29%准确率

这表明，伪代码的具体表达方式也会影响LLM的理解和执行。

1. 结构化思维的引导

伪代码提示为LLM提供了一个清晰的问题解决框架，引导模型按照算法逻辑进行推理。这种结构化的思维方式有助于LLM更好地理解和解决图算法问题。例如，在最短路径计算任务中，伪代码明确指出了使用广度优先搜索的步骤，这大大提高了LLM找到正确解决方案的概率。

2. 歧义性的减少

相比自然语言描述，伪代码具有更低的歧义性。这使得LLM能够更准确地理解任务要求，从而生成更精准的答案。例如，在边计数任务中，伪代码清晰地指出了遍历边列表并累加计数的过程，避免了可能的误解。

3. 步骤分解的优势

伪代码提示将复杂的图算法问题分解为一系列简单步骤。这种分解不仅使得问题更容易解决，也提高了推理过程的可解释性。在连通分量计数任务中，伪代码明确列出了初始化、遍历和合并组件的步骤，使LLM能够逐步推理。

4. 领域知识的融入

通过伪代码，研究者可以将图论和算法设计的专业知识直接注入到提示中。这种方式有效地弥补了LLM在特定领域知识上的不足。例如，在最小生成树任务中，伪代码包含了Kruskal算法的核心思想，这对LLM的正确推理起到了关键作用。

这项研究为prompt工程师们提供了宝贵的实践指导：

1. 领域特化的提示设计

针对特定领域的问题，如图算法，使用该领域的专业语言（如伪代码）可能比一般的自然语言提示更有效。例如，在拓扑排序任务中，使用描述有向无环图特性的伪代码可以显著提高LLM的性能。

2. 模型特化的策略

不同的LLM可能对同一种提示方法有不同的反应。因此，在设计prompt时需要考虑目标模型的特性。研究显示，GPT-3.5-Turbo和Mixtral 7x8B在某些任务上对伪代码提示的反应存在显著差异，这强调了针对特定模型优化prompt的重要性。

3. 问题分解的重要性

将复杂问题分解为简单步骤不仅有助于LLM更好地理解和解决问题，也提高了结果的可解释性。在最短路径计算等复杂任务中，这种分解策略的效果尤为明显。

4. 示例的精简原则

在使用伪代码提示时，往往只需要一个精心设计的示例就能达到良好效果。这一发现有助于简化prompt设计过程，同时也降低了计算成本。

5. 规模适应性的考虑

随着处理对象（如图）规模的增大，LLM的性能可能会下降。在设计prompt时需要考虑这一因素，可能需要为不同规模的问题设计不同的提示策略。例如，对于大型图，可能需要更详细的步骤分解或更多的中间检查点。

6. 伪代码风格的选择

研究表明，不同风格的伪代码（如Python风格、普通伪代码、复杂多函数伪代码）对LLM的性能有不同影响。prompt工程师应该根据具体任务和目标模型选择最合适的伪代码风格。

对于正在开发AI产品的prompt工程师来说，这项研究提供了宝贵的启示：

1. 领域知识的重要性：在设计prompt时，应考虑如何有效地将领域特定的知识和结构融入其中。

2. 问题分解的艺术：将复杂任务分解为清晰、可执行的步骤是提高LLM性能的关键。

3. 模型特化的必要性：不同的LLM可能需要不同的提示策略，需要针对特定模型进行优化。

4. 规模适应性的挑战：随着问题规模的增大，可能需要调整提示策略以维持性能。

5. 持续实验和优化：prompt工程是一个需要不断实验和调整的过程，以找到最佳的提示方法。

伪代码提示方法为LLM在处理结构化数据和复杂算法问题方面开辟了新的可能性。我也把这项研究应用到实际中，如开篇介绍的那样，解决一个在社交媒体中寻找“隐藏影响者”的问题，实际代码中我将用户改为1000，实际找到46名，显示前5名，并分析说明如何利用这些隐藏影响者来进行营销：

OpenAI o1

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隐藏影响者详细信息:
用户ID: 856, 影响力分数: 981, 关注者数量: 8
用户ID: 710, 影响力分数: 984, 关注者数量: 8
用户ID: 387, 影响力分数: 968, 关注者数量: 5
用户ID: 468, 影响力分数: 967, 关注者数量: 8
用户ID: 781, 影响力分数: 988, 关注者数量: 8

LLM分析结果:
在利用这些隐藏影响者进行营销时，我们需要考虑以下几个关键策略：

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