Fugu-MT 論文翻訳(概要): DataGpt-SQL-7B: An Open-Source Language Model for Text-to-SQL

論文の概要: DataGpt-SQL-7B: An Open-Source Language Model for Text-to-SQL

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15985v1
Date: Tue, 24 Sep 2024 11:38:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-26 07:42:12.618354
Title: DataGpt-SQL-7B: An Open-Source Language Model for Text-to-SQL
Title（参考訳）: DataGpt-SQL-7B: テキストからSQLへのオープンソース言語モデル
Authors: Lixia Wu, Peng Li, Junhong Lou, Lei Fu,
Abstract要約: 我々は,データアクセスと分析を非専門ユーザ向けに民主化する,コンパクトで微調整されたモデルと自己定義機構のスイートを提案する。我々のシステムであるDataGpt-sqlは、スパイダーデブで87.2%の精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.76068876576964
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In addressing the pivotal role of translating natural language queries into SQL commands, we propose a suite of compact, fine-tuned models and self-refine mechanisms to democratize data access and analysis for non-expert users, mitigating risks associated with closed-source Large Language Models. Specifically, we constructed a dataset of over 20K sample for Text-to-SQL as well as the preference dateset, to improve the efficiency in the domain of SQL generation. To further ensure code validity, a code corrector was integrated into the model. Our system, DataGpt-sql, achieved 87.2\% accuracy on the spider-dev, respectively, showcasing the effectiveness of our solution in text-to-SQL conversion tasks. Our code, data, and models are available at \url{https://github.com/CainiaoTechAi/datagpt-sql-7b}
Abstract（参考訳）: 自然言語クエリをSQLコマンドに翻訳する際の重要な役割に対処するために、我々は、クローズドソースの大規模言語モデルに関連するリスクを軽減するために、データアクセスと分析を非専門家のユーザに民主化する、コンパクトで微調整されたモデルと自己定義機構のスイートを提案する。具体的には、SQL生成領域の効率を向上させるため、テキストからSQLまでの20K以上のデータセットと好みの日付セットを構築した。コードの有効性をさらに確保するため、コード修正器がモデルに統合された。我々のシステムであるDataGpt-sqlは,テキストからSQLへの変換タスクにおいて,クモ-デフに対して87.2\%の精度を達成した。私たちのコード、データ、モデルは \url{https://github.com/CainiaoTechAi/datagpt-sql-7b} で利用可能です。

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