SQL-PaLMは、大規模言語モデルを活用したText-to-SQLの包括的なソリューションを提供する。少量のプロンプティングと命令ファインチューニングの学習手法を通じて、Text-to-SQLの理解と向上を目指す。
This paper introduces SQL-GEN, a framework for generating synthetic training data to improve the performance of Text-to-SQL models across different SQL dialects, and proposes a novel Mixture-of-Experts (MoE) initialization method for merging dialect-specific models into a single, more versatile model.
SQL-GEN이라는 새로운 프레임워크는 다양한 SQL 방언에 대한 고품질 합성 훈련 데이터를 생성하여 Text-to-SQL 시스템의 성능을 향상시키고, 특히 SQLite에 편중된 기존 연구의 한계를 극복합니다.
MAG-SQL은 대규모 데이터베이스와 복잡한 질문을 처리하는 데 있어 기존 Text-to-SQL 모델의 성능을 능가하는 새로운 다중 에이전트 생성적 접근 방식입니다.
MAG-SQL 是一種基於多代理的生成式方法,透過軟性架構鏈接、目標條件分解和迭代 SQL 優化,有效提升了文本到 SQL 的轉換效率,尤其在處理複雜資料庫和問題方面表現出色。
大規模言語モデル(LLM)の登場により、自然言語質問をSQLクエリに変換するText-to-SQLタスクは、従来の手法から大幅な進化を遂げ、精度の向上や複雑なクエリへの対応が進んでいます。