大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理において優れた性能を発揮していますが、グラフ構造を理解する際にはいくつかの限界があります。まず、LLMは主にテキストデータを処理するために設計されており、グラフデータの複雑な関係性や構造を直接的に理解する能力が不足しています。具体的には、グラフのノードやエッジ間の関係を明示的に表現することが難しく、これがLLMの推論能力に制約を与えています。また、グラフデータをテキスト形式に変換する際に、構造的な情報が失われる可能性があり、これがLLMの推論精度に影響を及ぼします。さらに、LLMは大規模なグラフデータを処理する際に計算リソースを大量に消費するため、スケーラビリティの問題も抱えています。これらの限界を克服するためには、LLMの設計をグラフデータに特化させるか、GNN（グラフニューラルネットワーク）との統合を強化する必要があります。