真相令人震惊LLM的“智能”，似乎并没有我们想象的那么强大。尽管LLM在Text-to-SQL领域取得了一些进展，但实际应用中仍然困难重重。不同数据库的兼容性、不断变化的数据结构、高昂的计算成本……这些问题就像一座座大山，横亘在开发者面前。更糟糕的是，随着数据量的爆炸式增长，这些问题只会变得更加棘手。LLM的未来，似乎笼罩着一层
此外,在LLM的研究热点中,文本到SQL可以通过结合数据库中的真实内容来填补LLM的知识空白,为普遍存在的幻觉4,5问题提供潜在的解决方案6。文本转 SQL 的巨大价值和潜力引发了一系列关于其与LLM集成和优化的研究7−10;因此,基于 LLM 的文本到 SQL 仍然是 NLP 和数据库社区中备受讨论的研究领域。 图片 图片 以往的...
虽然通过预训练或微调特定领域知识的LLM可以使其更符合Text-to-SQL任务并提高准确性 (Scholak, Schucher, and Bahdanau 2021; Rai et al. 2023; H. Li et al. 2023) , 但这一过程需要大量的计算资源和时间,对于许多用户来说不切实际。随着开源平台如Hugging Face (Face 2016) 和 GitHub (GitHub 2025) 的...
此外,在LLM的研究热点中,文本到SQL可以通过结合数据库中的真实内容来填补LLM的知识空白,为普遍存在的幻觉[4, 5]问题提供潜在的解决方案[6]。文本转 SQL 的巨大价值和潜力引发了一系列关于其与LLM集成和优化的研究 [7-10];因此,基于 LLM 的文本到 SQL 仍然是 NLP 和数据库社区中备受讨论的研究领域。 打开网易...
Text-To-SQL 是自然语言处理研究中的一项长期任务。它旨在将自然语言问题转换(翻译)为数据库可执行的 SQL 查询。图 1 提供了一个基于大型语言模型(基于 LLM)的文本到 SQL 系统的示例。给定一个用户问题,例如“您能告诉我历史上比赛次数最多的 5 个联赛的名称以及该联赛进行了多少场比赛吗?”,LLM 将问题及其...
最近，阿里巴巴联合香港大学等机构推出了面向大规模真实数据库的全新基准 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs)， 包含 95 个大规模数据库及高质量的 Text-SQL pair，数据存储量高达 33.4 GB。之前最优的模型在 BIRD 上评估仅...
LLM排名: 3.大模型在NL2SQL上对比 基于论文:Battle of the Large Language Models: Dolly vs LLaMA vs Vicuna vs Guanaco vs Bard vs ChatGPT - A Text-to-SQL Parsing Comparison (2023.10)结果进行对比 本文对六种语言模型进行了综合评估:Dolly、LLaMA、Vicuna、Guanaco、Bard 和 ChatGPT,利用五种不同的提示...
为了充分利用大语言模型（Large Language Model，简写为 LLM）的语言理解能力，提高 Text2SQL 的模型微调效率和模型精度，在 DB-GPT 框架下提出了一个端到端大模型 Text2SQL 微调子框架 DB-GPT-Hub。在 DB-GPT 框架下，构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的...
最近,阿里巴巴联合香港大学等机构推出了面向大规模真实数据库的全新基准 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs), 包含 95 个大规模数据库及高质量的 Text-SQL pair,数据存储量高达 33.4 GB。之前最优的模型在 BIRD 上评估仅达到...
最近,阿里巴巴联合香港大学等机构推出了面向大规模真实数据库的全新基准 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs), 包含 95 个大规模数据库及高质量的 Tex...