Text2SQL准确率暴涨22.6%！3大维度全拆
💡
原文中文，约5300字，阅读约需13分钟。
📝
内容提要
Text2SQL任务将自然语言查询转为SQL，经历四个阶段，目前面临提示优化、模型训练和推理增强三大难题。本文提出J-Schema和Iterative DPO方法，使模型在BIRD数据集上的执行准确率从56.6%提升至69.2%。通过思维链引导推理，采用自洽性方法优化答案选择，取得显著效果。
🎯
关键要点
- Text2SQL任务将自然语言查询转为SQL，经历四个阶段。
- 当前面临提示优化、模型训练和推理增强三大难题。
- 提出J-Schema和Iterative DPO方法，提升模型在BIRD数据集上的执行准确率。
- J-Schema以结构化格式呈现数据库结构，帮助模型理解。
- 思维链引导推理，模拟人类逐步思考过程。
- 采用Iterative DPO训练方法，通过多轮迭代提升模型性能。
- 自洽性方法通过投票机制选择最优答案，软投票优于硬投票。
- 未来探索包括数据构造、其他训练方法和增加测试数据集。
🏷️
标签
➡️
