論文の概要: How to Prompt LLMs for Text-to-SQL: A Study in Zero-shot, Single-domain,
and Cross-domain Settings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11853v1
- Date: Fri, 19 May 2023 17:43:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-22 13:11:47.519565
- Title: How to Prompt LLMs for Text-to-SQL: A Study in Zero-shot, Single-domain,
and Cross-domain Settings
- Title（参考訳）: テキストからSQLへのLLMのプロンプト方法:ゼロショット、シングルドメイン、クロスドメイン設定の検討
- Authors: Shuaichen Chang, Eric Fosler-Lussier
- Abstract要約: 文脈内学習を伴う大規模言語モデル(LLM)は、テキスト・ツー・タスクにおいて顕著な能力を示した。
従来の研究は、様々な実証-検索戦略と中間的推論を取り入れたLCMを性能向上に役立ててきた。
本研究は, 各種環境における急速施工の影響について検討し, 今後の課題について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.67868394634761
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) with in-context learning have demonstrated
remarkable capability in the text-to-SQL task. Previous research has prompted
LLMs with various demonstration-retrieval strategies and intermediate reasoning
steps to enhance the performance of LLMs. However, those works often employ
varied strategies when constructing the prompt text for text-to-SQL inputs,
such as databases and demonstration examples. This leads to a lack of
comparability in both the prompt constructions and their primary contributions.
Furthermore, selecting an effective prompt construction has emerged as a
persistent problem for future research. To address this limitation, we
comprehensively investigate the impact of prompt constructions across various
settings and provide insights for future work.
- Abstract（参考訳）: 文脈内学習を伴う大規模言語モデル(LLM)は、テキストからSQLへのタスクにおいて顕著な能力を示している。
従来の研究は、LLMの性能を高めるために、様々な実証検索戦略と中間的推論ステップを持つLCMを誘導している。
しかしながら、これらの作業は、データベースや実演例など、テキストからSQLへの入力のためのプロンプトテキストを構築する際に、様々な戦略を用いることが多い。
これにより、迅速な構成と主要な貢献の両方において互換性が欠如することになる。
さらに, 効率的なプロンプト構築の選択が今後の研究の永続的な課題として浮上している。
この制限に対処するため、我々は様々な設定におけるプロンプト構築の影響を包括的に調査し、今後の作業への洞察を提供する。
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