文本到SQL的理性化模型
计算与语言
2025-03-21 v4 人工智能
数据库
摘要
我们引入了一个框架，用于生成链式思维（CoT）理性化，以增强文本到SQL模型的微调。这类理性化由中间SQL语句和解释组成，作为构建最终SQL查询的增量步骤。过程始于手动标注一小组示例，然后用于驱动大型语言模型进行迭代、动态的few-shot知识蒸馏，以来自教师模型。随后，在经验证的分解查询上训练理性化模型， enables 对文本到SQL数据集进行大规模合成CoT标注。为评估该方法，我们在BIRD数据集上对小型语言模型进行了带无理性化和无理性化的微调。结果表明，逐步查询生成在提高执行准确性方面尤其适用于中等和高度复杂的查询，同时也增强了可解释性。
引用
@article{arxiv.2502.06759,
title = {Rationalization Models for Text-to-SQL},
author = {Gaetano Rossiello and Nhan Pham and Michael Glass and Junkyu Lee and Dharmashankar Subramanian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.06759},
year = {2025}
}
备注
Published at ICLR 2025 Workshop on Reasoning and Planning for LLMs