論文の概要: ACT-SQL: In-Context Learning for Text-to-SQL with Automatically-Generated Chain-of-Thought

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17342v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 12:16:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 20:41:21.968068
• Title: ACT-SQL: In-Context Learning for Text-to-SQL with Automatically-Generated Chain-of-Thought
• Title（参考訳）: ACT-SQL: 自動生成チェイン・オブ・サートによるテキストからSQLへのインコンテキスト学習
• Authors: Hanchong Zhang, Ruisheng Cao, Lu Chen, Hongshen Xu, Kai Yu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインやタスクにおいて強力な能力を持つことが証明されている。 我々は、スキーマリンクに類似した方法で、チェーン・オブ・シンクレット(CoT)プロンプトを設計する。 我々は、テキストからテキストへのマルチターンタスクにコンテキスト内学習手法を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.1320473171017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recently Large Language Models (LLMs) have been proven to have strong abilities in various domains and tasks. We study the problem of prompt designing in the text-to-SQL task and attempt to improve the LLMs' reasoning ability when generating SQL queries. Besides the trivial few-shot in-context learning setting, we design our chain-of-thought (CoT) prompt with a similar method to schema linking. We provide a method named ACT-SQL to automatically generate auto-CoT exemplars and thus the whole process doesn't need manual labeling. Our approach is cost-saving since we only use the LLMs' API call once when generating one SQL query. Furthermore, we extend our in-context learning method to the multi-turn text-to-SQL task. The experiment results show that the LLMs' performance can benefit from our ACT-SQL approach. Our approach achieves SOTA performance on the Spider dev set among existing in-context learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 最近、LLM(Large Language Models)は、様々なドメインやタスクに強力な能力があることが証明されている。 本研究では,テキストからSQLへのタスクを迅速に設計する問題について検討し,SQLクエリを生成する際のLCMの推論能力の向上を試みる。 簡単なインコンテキスト学習設定に加えて、スキーマリンクに類似した方法でチェーン・オブ・シンクレット(CoT)プロンプトを設計します。 ACT-SQLというメソッドで自動CoTの例を自動生成するので、プロセス全体が手作業によるラベリングを必要としない。 LLMのAPIコールを1つのSQLクエリ生成時に一度だけ使用するため、当社のアプローチはコスト削減です。 さらに、コンテキスト内学習手法をマルチターンテキストからsqlへのタスクに拡張する。 実験の結果,LLMの性能はACT-SQLアプローチの恩恵を受けることが示された。 本手法は,既存の文脈内学習手法の中で,Spider開発セット上でのSOTA性能を実現する。

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