論文の概要: SQLPrompt: In-Context Text-to-SQL with Minimal Labeled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02883v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 05:24:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 15:11:01.871071
• Title: SQLPrompt: In-Context Text-to-SQL with Minimal Labeled Data
• Title（参考訳）: SQLPrompt: 最小ラベル付きデータによるインコンテキストテキストからSQL
• Authors: Ruoxi Sun, Sercan \"O. Arik, Rajarishi Sinha, Hootan Nakhost, Hanjun Dai, Pengcheng Yin, Tomas Pfister
• Abstract要約: Prompt"は、Text-to-LLMのいくつかのショットプロンプト機能を改善するように設計されている。 Prompt"は、ラベル付きデータが少なく、テキスト内学習における従来のアプローチよりも大きなマージンで優れている。 emphPromptはテキスト内学習における従来の手法よりも優れており,ラベル付きデータはほとんどない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.69489315952524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-SQL aims to automate the process of generating SQL queries on a database from natural language text. In this work, we propose "SQLPrompt", tailored to improve the few-shot prompting capabilities of Text-to-SQL for Large Language Models (LLMs). Our methods include innovative prompt design, execution-based consistency decoding strategy which selects the SQL with the most consistent execution outcome among other SQL proposals, and a method that aims to improve performance by diversifying the SQL proposals during consistency selection with different prompt designs ("MixPrompt") and foundation models ("MixLLMs"). We show that \emph{SQLPrompt} outperforms previous approaches for in-context learning with few labeled data by a large margin, closing the gap with finetuning state-of-the-art with thousands of labeled data.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQLは、自然言語テキストからデータベース上でSQLクエリを生成するプロセスを自動化することを目的としている。 本研究では,Large Language Models (LLM) 用の Text-to-SQL プロンプト機能の改善を目的とした "SQLPrompt" を提案する。 提案手法には,イノベーティブなプロンプト設計,他のSQL提案の中で最も一貫した実行結果を持つSQLを選択する実行ベース一貫性復号戦略,および異なるプロンプト設計と基盤モデル(MixLLMs)との整合性選択において,SQL提案を多様化させることによるパフォーマンス向上を目的とした手法(MixPrompt)が含まれる。 本研究では,ラベル付きデータが少なく,テキスト内学習における従来の手法よりも高い性能を示し,数千のラベル付きデータによる最先端データとのギャップを埋めた。

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