ChatGPT 论文：Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (二)

原创 已于 2024-01-09 22:53:47 修改 · 625 阅读 · 8 ·
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#chatgpt #sql #语言模型

于 2024-01-08 22:55:16 首次发布

ChatGPT 论文：Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (一)

3 实验

3.1 实验设置

数据集

Spider：复杂文本到SQL问题的跨领域数据集。
Spider-Syn：使用同义词替换Spider问题中的模式相关词汇，评估系统的鲁棒性。
Spider-DK：在Spider示例中添加领域知识，评估跨领域泛化能力。
Spider-Realistic：去除列名的明确提及，模拟更现实的文本-表格对齐设置。

模型

使用Codex（基于GPT-3的变体）和ChatGPT (gpt-3.5-turbo)来评估不同ICL策略。
Codex在1到10-shot范围内提供结果，而ChatGPT因最大上下文长度限制仅提供1到5-shot的结果。

评估指标

使用执行准确度作为所有实验的评估指标。

Baseline

主要分为Few-shot和Zero-shot上的实验，包括：

Few-shot
  • Random sampling ®: 从样本池中随机选择示例。
  • Similarity sampling (S)
  • Diversity sampling (D): 从样本池的k-Means聚类中选择多样化示例。
  • Similarity-Diversity sampling (SD): 根据算法1选择示例。
  • SD + schema augmentation (SA):
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