本研究提出了一种新框架REFORMER，利用ChatGPT自动生成适应新领域的（问题，SQL查询）对，以解决文本到SQL模型因训练数据不足的问题。实验结果表明，REFORMER在数据增强方面优于传统方法。
Reformer模型通过局部敏感哈希注意力和可逆层显著降低了内存和计算成本，同时保持高准确性，适用于长序列的语言建模、文档分析和基因组学等任务，提升了计算效率和可扩展性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
