本研究提出了LGESQL模型，解决了text-to-SQL任务中的异构图编码问题，并在Spider测试中取得了先进结果。ZeroNL2SQL框架结合PLMs和LLMs，支持零样本学习，表现优异。研究还探讨了大型语言模型在SQL查询生成中的应用，提出DAIL-SQL集成解决方案，强调任务特定微调的重要性，为未来研究提供了见解。

本文研究了大型语言模型（LLMs）在Text-to-SQL任务中的应用，提出了DAIL-SQL集成解决方案，并在Spider排行榜上实现了86.6%的执行准确率。研究重点在于提示工程和监督微调，探索LLMs在自然语言到SQL转换中的潜力与挑战，旨在推动该领域的进一步研究与应用。

本文研究了大型语言模型（LLMs）在Text-to-SQL任务中的应用，提出了DAIL-SQL解决方案，实验证明其在Spider排行榜上达86.6%的执行准确率。研究重点在于提示工程和监督微调，探索开源LLMs的潜力及其在文本到SQL中的应用，揭示不同方法的性能差异。

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。

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。

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，希望能够深入了解并推动进一步的研究和应用。

本文介绍了DAIL-SQL解决方案在Text-to-SQL任务中的应用，取得了86.6%的执行准确率。研究重点在于令牌效率和任务特定的监督微调。