論文の概要: QDA-SQL: Questions Enhanced Dialogue Augmentation for Multi-Turn Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10593v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 13:45:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:39.891121
• Title: QDA-SQL: Questions Enhanced Dialogue Augmentation for Multi-Turn Text-to-SQL
• Title（参考訳）: QDA-SQL: マルチターンテキストからSQLへの対話強化に関する質問
• Authors: Yinggang Sun, Ziming Guo, Haining Yu, Chuanyi Liu, Xiang Li, Bingxuan Wang, Xiangzhan Yu, Tiancheng Zhao,
• Abstract要約: 特定のドメインタスクのための細調整された大きな言語モデル(LLM)は、Text-to-Awerタスクで大きな成功を収めました。 LLMは、曖昧な質問や解決不可能な質問によって引き起こされるマルチターンのテキスト-問合せタスクにおいて、しばしば課題に直面している。 マルチターンテキスト-問合せタスクにおいて,複数種類の質問を処理するためのLLMの拡張が望まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.321009553155285
• License:
• Abstract: Fine-tuning large language models (LLMs) for specific domain tasks has achieved great success in Text-to-SQL tasks. However, these fine-tuned models often face challenges with multi-turn Text-to-SQL tasks caused by ambiguous or unanswerable questions. It is desired to enhance LLMs to handle multiple types of questions in multi-turn Text-to-SQL tasks. To address this, we propose a novel data augmentation method, called QDA-SQL, which generates multiple types of multi-turn Q\&A pairs using LLMs. In QDA-SQL, we introduce a method incorporating validation and correction mechanisms to handle complex multi-turn Text-to-SQL tasks. Experimental results demonstrate that QDA-SQL enables fine-tuned models to exhibit higher performance on SQL statement accuracy and enhances their ability to handle complex, unanswerable questions in multi-turn Text-to-SQL tasks. The generation script and test set are released at https://github.com/mcxiaoxiao/QDA-SQL
• Abstract（参考訳）: 特定のドメインタスクのための微調整された大きな言語モデル(LLM)は、Text-to-SQLタスクで大きな成功を収めた。 しかし、これらの微調整されたモデルは、曖昧な質問や解決不可能な質問によって引き起こされるマルチターンのテキスト-SQLタスクの課題に直面することが多い。 マルチターンテキスト-SQLタスクにおいて、複数のタイプの質問を処理するためにLLMを強化することが望まれる。 そこで本研究では,複数種類のマルチターンQ\&AペアをLCMを用いて生成するQDA-SQLという新しいデータ拡張手法を提案する。 QDA-SQLでは、複雑なマルチターンテキスト・トゥ・SQLタスクを処理するためのバリデーションと修正機構を組み込んだ手法を導入する。 実験により、QDA-SQLは、微調整されたモデルでSQLステートメントの精度が向上し、マルチターンテキスト・トゥ・SQLタスクにおいて、複雑で不可解な質問を処理する能力が向上することを示した。 生成スクリプトとテストセットはhttps://github.com/mcxiaoxiao/QDA-SQLでリリースされる

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