本研究は、大規模言語モデル(LLM)のテキストからSQLへの変換能力を向上させるための手法を提案している。LLMは、列名や表名の生成、値とカラムの対応付けなどの課題に直面しており、これらの問題は「幻覚」の発生や、ドメイン固有のデータベース知識の不足が原因となっている。
本研究では、以下の3つのアプローチによってこれらの課題に取り組む:
実験の結果、提案手法によってEXECUTION MATCH(EX)とEXACT MATCH(EM)の両指標が向上し、カラム名の生成誤りや値とカラムの対応付け誤りが減少することが示された。また、提案手法は様々なテキストからSQL変換タスクに適用可能であり、汎用性の高さも確認された。
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Xingyu Ma, X... um arxiv.org 09-25-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.15907.pdfTiefere Fragen