論文の概要: Learning Metadata-Agnostic Representations for Text-to-SQL In-Context Example Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14049v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 21:45:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:47.684894
• Title: Learning Metadata-Agnostic Representations for Text-to-SQL In-Context Example Selection
• Title（参考訳）: テキストからSQLへのインコンテキスト選択のためのメタデータ非依存表現の学習
• Authors: Chuhong Mai, Ro-ee Tal, Thahir Mohamed,
• Abstract要約: In-context Learning(ICL)は、大きな言語モデル(LLM)がプロンプトに追加されたタスクデモの恩恵を受ける強力なパラダイムである。 本稿では,自然言語質問の表現と,共有埋め込み空間におけるクエリの表現を整列する手法を提案する。 我々の手法はMARLOと呼ばれ、クエリ構造を用いてデータベースメタデータを過剰にインデクシングすることなくクエリインテントをモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3277163122167434
• License:
• Abstract: In-context learning (ICL) is a powerful paradigm where large language models (LLMs) benefit from task demonstrations added to the prompt. Yet, selecting optimal demonstrations is not trivial, especially for complex or multi-modal tasks where input and output distributions differ. We hypothesize that forming task-specific representations of the input is key. In this paper, we propose a method to align representations of natural language questions and those of SQL queries in a shared embedding space. Our technique, dubbed MARLO - Metadata-Agnostic Representation Learning for Text-tO-SQL - uses query structure to model querying intent without over-indexing on underlying database metadata (i.e. tables, columns, or domain-specific entities of a database referenced in the question or query). This allows MARLO to select examples that are structurally and semantically relevant for the task rather than examples that are spuriously related to a certain domain or question phrasing. When used to retrieve examples based on question similarity, MARLO shows superior performance compared to generic embedding models (on average +2.9\%pt. in execution accuracy) on the Spider benchmark. It also outperforms the next best method that masks metadata information by +0.8\%pt. in execution accuracy on average, while imposing a significantly lower inference latency.
• Abstract（参考訳）: In-context Learning(ICL)は、大きな言語モデル(LLM)がプロンプトに追加されたタスクデモの恩恵を受ける強力なパラダイムである。 しかし、特に入力と出力の分布が異なる複雑なタスクやマルチモーダルタスクでは、最適なデモを選択することは簡単ではない。 入力のタスク固有の表現の形成が重要であると仮定する。 本稿では,自然言語質問とSQLクエリの表現を共有埋め込み空間で整列する手法を提案する。 MARLO(Metadata-Agnostic Representation Learning for Text-tO-SQL)と呼ばれる私たちの技術は、クエリ構造を使用して、データベースメタデータ(テーブル、列、またはクエリで参照されるデータベースのドメイン固有のエンティティ)を過剰にインデックスすることなく、クエリインテントをモデル化します。 これにより、MARLOは特定のドメインや質問文に急激な関係を持つ例よりも、タスクに構造的に、意味的に関連づけられた例を選択することができる。 MARLOは、質問類似性に基づいたサンプルの検索に使用される場合、一般的な埋め込みモデル(平均+2.9\%pt)よりも優れた性能を示す。 Spiderベンチマーク(実行精度)。 また、メタデータ情報を+0.8\%ptで隠蔽する次のベストメソッドよりも優れています。 平均的な実行精度では、推論レイテンシが大幅に低い。

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