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。 以往的...
开源LLM:对开源LLMs(如LLaMA)进行了全面评估,发现在零样本和少样本场景中表现不佳。 监督式微调:对开源LLMs进行微调后,性能大幅提升,但在添加上下文样本后性能降低。 4.5 Token效率 对比分析:在零样本和有样本场景中分析了不同LLMs的Token效率。 DAIL-SQL:与其他最先进的方法相比,DAIL-SQL在准确度和效率方面都有...
在学术界，过去的 text-to-SQL 基准仅关注小规模数据库，最先进的 LLM 已经可以达到 85.3% 的执行准确率，但这是否意味着 LLM 已经可以作为数据库的自然语言接口？新一代数据集 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 ...
任务分解：对子任务的分解，来降低LLM解决的子任务的难度，同时便于检查LLM对Agent中指令遵循的质量并进行重新生成。这个任务的工作有：通过分解降低指令的复杂度。因为分解后的子任务更简单，因此可以简单的对LLMs指令遵循的结果进行验证。具体实践上来说，这一步甚至可以直接通过检查完成对齐，而不必在Agent中指令模型...
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...
目前,在具有挑战性的文本到 SQL 数据集(例如 Spider)上,微调模型的性能与使用 LLM 的提示方法之间存在显着差距。我们证明 SQL 查询的生成可以分解为子问题,并且这些子问题的解决方案可以输入到 LLM 中以显着提高其性能。我们对三个 LLM 进行的实验表明,这种方法持续将其简单的小样本性能提高了大约 10%,将 LLM ...
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 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...
当今大模型如此火热,作为一名数据同学,持续在关注LLM是如何应用在数据分析中的,也关注到很多公司推出了AI数智助手的产品,比如火山引擎数智平台VeDI—AI助手、 Kyligence Copilot AI数智助理、ThoughtSpot等,通过接入人工智能大模型,提升数据处理和查询分析的效率。智能数据分析助手,采用对话式分析技术,每个普通人都可以与...
【DB-GPT-Hub: 利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中,最终实现基于数据库的自动问答能力,让用户可以通过自然语言描述完...