大型语言模型的文本到 SQL 能力基准测试:全面评估
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过构建新数据集和提出五个评估任务,全面评估不同方法在文本到 SQL 过程中的性能,揭示了大型语言模型之间的性能差异,并提出了针对每个任务的最佳上下文学习解决方案,为改进基于大型语言模型的文本到 SQL 系统的开发提供了有价值的见解。
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DAIL-SQL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。希望通过研究探索,对大型语言模型在Text-to-SQL领域有更深入的了解,并促进进一步的研究和应用。