使用 LLM 从候选项中选择正确的 SQL 查询
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。文中介绍了一种自动生成数据库和使用 LLMs 预测期望执行结果的自动测试用例生成方法，并基于此方法提出了一种从候选列表中选择正确 SQL 查询的重新排序方法，实验证明应用该重新排序方法后一些最新模型的性能有 3.6% 的改进。
本文研究了大型语言模型在Text-to-SQL任务中的应用，并提出了一种新的解决方案DAIL-SQL，实验证明其在Spider排行榜上的执行准确率达到了86.6%。研究重点在于令牌效率和任务特定的监督微调，通过探索LLMs在Text-to-SQL中的潜力，希望能够对该领域提供更深入的了解，并促进进一步的研究和应用。
