論文の概要: ESM+: Modern Insights into Perspective on Text-to-SQL Evaluation in the Age of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07313v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 02:20:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 18:11:16.244986
• Title: ESM+: Modern Insights into Perspective on Text-to-SQL Evaluation in the Age of Large Language Models
• Title（参考訳）: ESM+:大規模言語モデルの時代におけるテキスト-SQL評価の展望
• Authors: Benjamin Ascoli, Ram Kandikonda, Jinho D. Choi,
• Abstract要約: テストスイート実行精度(EXE)と実行セットマッチング精度(ESM)の2つの主要な指標を分析し、このタスクの堅牢性を調べ、欠点に対処する。 以上の結果から,EXE と ESM の偽陽性率は 11.3% と 13.9% であり, ESM+ はそれぞれ 0.1% と 2.6% であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.618945530676614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The task of Text-to-SQL enables anyone to retrieve information from SQL databases using natural language. Despite several challenges, recent models have made remarkable advancements in this task using large language models (LLMs). Interestingly, we find that LLM-based models without fine-tuning exhibit distinct natures compared to their fine-tuned counterparts, leading to inadequacies in current evaluation metrics to accurately convey their performance. Thus, we analyze the two primary metrics, Test Suite Execution Accuracy (EXE) and Exact Set Matching Accuracy (ESM), to examine their robustness for this task and address shortcomings. We compare the performance of 9 LLM-based models using EXE, the original ESM, and our improved ESM (called ESM+). Our results show that EXE and ESM have high false positive and negative rates of 11.3% and 13.9%, while ESM+ gives those of 0.1% and 2.6% respectively, providing a significantly more stable evaluation. We release the ESM+ script as open-source for the community to contribute, while enjoying a more reliable assessment of Text-to-SQL.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQLのタスクにより、誰でも自然言語を使ってSQLデータベースから情報を検索できる。 いくつかの課題にもかかわらず、近年のモデルは、大きな言語モデル(LLM)を使用して、このタスクにおいて顕著な進歩を遂げている。 興味深いことに, 微調整のないLCMモデルでは, 微調整したモデルと比較すると, 異なる特性を示すことが判明した。 そこで,テストスイート実行精度 (EXE) と実行セットマッチング精度 (ESM) の2つの主要な指標を分析し,その頑健さを検証し,問題点に対処する。 従来のESMであるEXEと改良ESM(ESM+)を用いて,9LLMモデルの性能を比較した。 以上の結果から,EXE と ESM の偽陽性率は 11.3% と 13.9% であり,ESM+ はそれぞれ 0.1% と 2.6% であり,より安定した評価が得られた。 ESM+スクリプトをコミュニティがコントリビュートするためのオープンソースとしてリリースし、Text-to-SQLをより信頼性の高い評価を享受しています。

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