weixin_45606499的博客

摘要大型语言模型（LLMs）已成为Text-to-SQL任务的一种新范式。然而，缺乏系统性的基准限制了设计有效、高效和经济的以大型语言模型为基础的 Text-to-SQL 解决方案的发展。为了应对这一挑战，本文首先对现有的提示工程方法进行了系统和广泛的比较，包括问题表示、示例选择和示例组织，并通过这些实验结果阐述了它们的优缺点。基于这些发现，我们提出了一种新的综合解决方案，名为 DAIL-SQL，它在 Spider 排行榜上以 86.6% 的执行准确性刷新了纪录，树立了新的标杆。

摘要大型语言模型 (LLM) 在自然语言任务上展现了出色的性能，减少了对大量特征工程的需求。但大多数高效的LLM主要针对英语或为闭源。本技术报告介绍了Baichuan 2，一个大规模多语言模型系列，包含70亿和130亿参数，基于2.6万亿tokens从零开始训练。Baichuan 2在公开基准测试如MMLU、CMMLU、GSM8K和HumanEval上达到或超过了其他同类开源模型的性能，并在医学和法律等垂直领域表现优异。

Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap 统一大型语言模型和知识图谱：路线图Shirui Pan, Senior Member, IEEE, Linhao Luo,Yufei Wang, Chen Chen, Jiapu Wang, Xindong Wu, Fellow, IEEE 潘石瑞，IEEE高级会员；罗林浩，王玉飞，陈晨，王家普，吴新东，IEEE研究员• Shirui Pan is with the Sc