論文の概要: Decomposition for Enhancing Attention: Improving LLM-based Text-to-SQL
through Workflow Paradigm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10671v1
- Date: Fri, 16 Feb 2024 13:24:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-19 16:00:39.534680
- Title: Decomposition for Enhancing Attention: Improving LLM-based Text-to-SQL
through Workflow Paradigm
- Title（参考訳）: 注意喚起のための分解:ワークフローパラダイムによるLLMベースのテキスト-SQLの改善
- Authors: Yuanzhen Xie, Xinzhou Jin, Tao Xie, MingXiong Lin, Liang Chen, Chenyun
Yu, Lei Cheng, ChengXiang Zhuo, Bo Hu, Zang Li
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の文脈内学習は自然言語処理の分野で大きな成功を収めている。
単一ステップのチェーン・オブ・シントアプローチは、テキストから現実的といった複雑なタスクにおける注意拡散や不適切なパフォーマンスといった課題に直面している。
分解によりLLMの注目度と問題解決範囲を高めることを目的としたワークフローパラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.696405897131587
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In-context learning of large-language models (LLMs) has achieved remarkable
success in the field of natural language processing, while extensive case
studies reveal that the single-step chain-of-thought prompting approach faces
challenges such as attention diffusion and inadequate performance in complex
tasks like text-to-SQL. To improve the contextual learning capabilities of LLMs
in text-to-SQL, a workflow paradigm method is proposed, aiming to enhance the
attention and problem-solving scope of LLMs through decomposition.
Specifically, the information determination module for eliminating redundant
information and the brand-new prompt structure based on problem classification
greatly enhance the model's attention. Additionally, the inclusion of
self-correcting and active learning modules greatly expands the problem-solving
scope of LLMs, hence improving the upper limit of LLM-based approaches.
Extensive experiments conducted on three datasets demonstrate that our approach
outperforms other methods by a significant margin. About 2-3 percentage point
improvements compared to the existing baseline on the Spider Dev and
Spider-Realistic datasets and new SOTA results on the Spider Test dataset are
achieved. Our code is available on GitHub:
\url{https://github.com/FlyingFeather/DEA-SQL}.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のインコンテキスト学習は自然言語処理の分野で顕著な成功を収めた一方、広範にわたるケーススタディでは、テキストからSQLのような複雑なタスクにおける注意拡散や不適切なパフォーマンスといった課題に直面している。
テキスト・トゥ・SQLにおけるLLMの文脈学習能力を改善するために,分解によるLLMの注目度と問題解決範囲の向上を目的としたワークフローパラダイム手法を提案する。
具体的には,冗長な情報を除去するための情報判定モジュールと,問題分類に基づく新しいプロンプト構造により,モデルの注目度が大幅に向上する。
さらに,自己修正およびアクティブ学習モジュールの導入により,LLMの問題解決範囲が大きく拡大し,LLMベースのアプローチの上限が向上する。
3つのデータセットで行った大規模な実験は、我々のアプローチが他の手法よりも大きなマージンで優れていることを示した。
Spider DevとSpider-Realisticデータセットの既存のベースラインと比較して約2～3ポイント改善され、Spider Testデータセットの新たなSOTA結果が達成された。
私たちのコードはGitHubで入手可能です。
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