SOTA1 DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction (2023) DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction. arXiv:2304.11015v2 [cs.CL] 27 Apr 2023 [ Abstract ] 우리는 복잡한 text-to-SQL 작업을 더 작은 하위 작업으로 분해하는 문제와 이러한 분해가 추론 프로세스에서 LLM(대형 언어 모델)의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방법을 연구합니다. 현재 Spider와 같은 까다로운 text-to-SQL 데이터 세트에서 fine-tuning 모델과 LLM을 사용하는 prompting 접근 방식 사이에는 상당한 성능 차이가 있습니다. 우리는 SQL 쿼리 생성을 하위 문제로 나눌 수 있고 이러한 하위 문제의 솔루션을 LLM에 공급하여 성능.. 2023. 7. 27. 이전 1 다음
