DTS-SQL: Decomposed Text-to-SQL with Small Large Language Models

最新推荐文章于 2025-04-02 20:48:55 发布
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文章标签： sql 语言模型 数据库
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本文提出了一种两阶段微调方法，将Text-to-SQL任务分解，有效缩小开源小模型与专有大模型在性能上的差距，平均提升执行精度3%至7%。

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本文是LLM系列文章，针对《DTS-SQL: Decomposed Text-to-SQL with Small Large Language Models》的翻译。

DTS-SQL：使用小型-大语言模型分解Text-to-SQL

摘要

Text-to-SQL任务的主要模型严重依赖于专有的大型语言模型（LLM），这引发了对数据隐私的担忧。缩小小型开源模型和大型专有模型之间的性能差距对于缓解这种依赖至关重要。为此，我们引入了一种新的两阶段微调方法，将任务分解为两个更简单的任务。通过对两个大型跨域数据集和两个小型LLM的综合评估，我们发现这种方法将执行精度提高了3%至7%，有效地将开源模型的性能与其

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DELTA: Decomposed Efficient Long-Term Robot Task Planning using Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
07-24 129
大型语言模型（LLMs）的最新进展引发了各个研究领域的革命。特别是，将LLM的常识知识整合到机器人任务和运动规划中已被证明是一种改变游戏规则的方法，将可解释性和下游任务效率方面的性能提升到了前所未有的高度。然而，管理这些大型模型中包含的大量知识带来了挑战，由于幻觉或缺少领域信息，通常会导致基于LLM的规划系统生成不可行的计划。为了克服这些挑战并获得更大的规划可行性和计算效率，我们提出了一种新的LLM驱动的任务规划方法，称为DELTA。
NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL、C3-浙大、DAIL-SQL-阿里等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]
丨汀、的博客
04-13 3558
NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]
港理工最新综述：基于LLM的text-to-SQL调查(方法实验数据全面梳理)1
码农的科研笔记
06-15 1833
本文提出了一个新颖的基于图神经网络的问答推荐模型QAGCF,通过多视图方法解纠缠协同信息和语义信息。论文实验的核心是验证QAGCF相比现有模型在推荐准确性上的优势,以及分析其内部机制。本论文针对Question and Answer (Q&A)平台的推荐任务,提出了一种新颖的图神经网络模型QAGCF。QAGCF采用多视图方法,从协同视图和语义视图分别构建用户-问题、用户-答案二部图以及问题-答案、问题-问题图,以解开问题-答案对的协同信息和语义信息。
AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.02.01-2024.02.05
小小帅
02-20 1273
指令调整是训练大型语言模型（LLM）的重要步骤，因此如何提高指令调整的效果受到越来越多的关注。现有研究表明，在 LLM 的指令调整过程中，数据集的质量比数量更为重要。因此，近来很多研究都集中于探索从指令数据集中选择高质量子集的方法，旨在降低训练成本并增强 LLM 的指令跟随能力。本文对用于 LLM 指令调整的数据选择进行了全面研究。首先，我们介绍了常用的指令数据集。然后，我们提出了新的数据选择方法分类法，并详细介绍了最新进展，还详细阐述了数据选择方法的评估策略和结果。
【DIN-SQL】Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction 论文阅读
lcomecon的博客
05-12 1089
DIN-SQL to solve text-to-SQL
用DTS实现SQL数据库的导入
zgqtxwd的专栏
05-01 658
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论文：DIN-SQL：Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction
qq_51700285的博客
07-30 978
在zero-shot和few-shot下的大模型已经有了足够好的结果，但这些模型在常用的基准测试（比如spider上）仍然落后于设计良好的经过微调的模型，如下图：微调相比于从头开始或微调一个模型，不需要消耗过多的资源，此外在一些基准测试数据集上，few-shot已经展现出较好性能，在训练例子有限的情况下也能有很高准确率。
【Text2SQL顶会解读】DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction
m0_46686599的博客
09-12 1305
文章贡献：（1）通过任务分解提高基于LLM的文本到SQL模型的性能，（2）引入针对任务复杂性量身定制的自适应提示策略，（3）解决提示背景下的模式链接挑战，（4）使用LLM进行自校正。
论文阅读：DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL withSelf-Correction
qq_42681787的博客
08-22 3682
NL2SQL是将自然语言转化为SQL的任务，该任务隶属于NLP的子任务，NL2SQL在AIGC时代之前，以seq2seq、BERT等系列的模型在NL2SQL的主流数据集上取得了不错的效果，2022年底，ChatGPT爆火，凭借LLM强大的逻辑推理、上下文学习、情景联系等特点，按理说LLM应该可以超过seq2seq、BERT等系列的模型，但是使用少样本、零样本提示方法用LLM解决NL2SQL问题效果却比不上之前的模型。今天分享的这篇来自NLP顶级会议的论文解决了这个问题：如何改进Prompt让LLM超越之前的
【Text2SQL 论文】DIN-SQL：分解任务 + 自我纠正 + in-context 让 LLM 完成 Text2SQL
VLyb
05-31 2114
本论文设计的 prompt 以及思路让 LLM 在解决 Text2SQL 任务上有了不错的表现，产生了与最先进的微调方法相当甚至更优的结果。但是，本文的思路需要多轮与 LLM 交互，从而产生了巨大的花费和延迟，论文给出，在使用 GPT4 响应 Spider 数据集中 question 时表现出大约 60s 的延迟。
Oracle数据库数据编程SQL＜4.1 事务（会面试的哦）＞
2302_81846649的博客
04-02 577
事务是 Oracle 数据库中最基本的工作单元，它代表一组必须全部成功或全部失败的 SQL 语句。下面我将详细讲解 Oracle 中的事务概念、特性、控制和管理。
SQL WHERE 与 HAVING
最新发布
lizhengyu891231的博客
04-02 140
SQL WHERE 与 HAVING
关于SQL子查询的使用策略
ts977的博客
04-02 192
IN子查询 →JOINNOT IN子查询 →NOT EXISTS相关子查询 →JOIN结合GROUP BY（2）适合使用子查询的情况需要计算单个聚合值（如MAX()SUM()业务逻辑导致JOIN过于复杂以上就是关于子查询的相关使用策略！
Oracle数据库数据编程SQL＜3.7 PL/SQL 触发器(Trigger)＞
2302_81846649的博客
04-01 1343
触发器是Oracle数据库中的一种特殊存储过程，它会在特定数据库事件发生时自动执行。触发器通常用于实现复杂的业务规则、数据验证、审计跟踪等功能。 触发器是Oracle数据库强大的功能，合理使用可以实现复杂的业务规则、数据完整性和审计需求。但也需谨慎使用，避免过度依赖触发器导致系统难以维护。
【SQL】MySQL进阶3：Innodb引擎结构，事务与ACID的实现
backlash321的博客
04-02 726
主要介绍innodb引擎的结构，事务及acid的实现。
【PostgreSQL】【第2章】PostgreSQL基本操作
cherry5230的博客
03-31 112
IP类型：支持校验和子网计算。JSON/B：JSONB适合频繁查询场景（索引优化）。复合类型：减少多表关联，简化模型。数组：灵活存储集合数据，支持多维和集合操作。
在线sql 转 rust 模型(Diesel、SeaORM)，支持多数据 mysql, pg等
A__tao的博客
04-02 243
在 Rust 语言中，常用 Diesel 和 SeaORM 进行数据库操作。手写 ORM 模型繁琐，提供工具，自动生成 Rust 代码，提高开发效率。
解决大小写、保留字与特殊字符问题！Oracle双引号在SQL中的特殊应用
云天高远，心怀宽广，雨润万物，禅意在云
04-02 428
本文将全面解析Oracle双引号在SQL中的特殊应用场景，帮助开发者规避常见错误，提高开发效率。
din-sql和c3-sql的区别
01-09
DIN-SQL 和 C3-SQL 都致力于解决 Text-to-SQL 任务并利用了大型语言模型的能力，但两者之间存在一些关键的不同之处。 - **侧重点不同** DIN-SQL 更加注重任务分解和自我纠正机制的应用。这种设计使得该方法能够...
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