연구팀은 그래프 기반 모델(GFM)의 일반화 성능을 높이기 위해 GFMate라는 새로운 테스트 시간 프롬프트 튜닝 방법을 제안했어요. GFMate는 사전 훈련에 얽매이지 않고, 타겟 도메인에서 중심점과 레이어 프롬프트를 활용하는 방식이에요.
기존 방법과 달리 GFMate는 타겟 도메인의 레이블 및 비레이블 데이터를 모두 활용하여 효과적인 프롬프트 튜닝을 수행하며, 이를 통해 기존 모델 대비 최대 30.63% 성능 향상을 달성했어요.
GFMate는 특정 소스 도메인 및 GFM 사전 훈련 전략과의 얽힘을 피하고, 다양한 GFM에 적용 가능한 범용적인 성능 향상을 목표로 합니다. 코드 공개는 GitHub에서 확인할 수 있어요.