論文の概要: XiYan-SQL: A Multi-Generator Ensemble Framework for Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08599v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 09:45:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:56:26.653755
• Title: XiYan-SQL: A Multi-Generator Ensemble Framework for Text-to-SQL
• Title（参考訳）: XiYan-SQL: テキスト・トゥ・SQLのためのマルチジェネレータ・アンサンブル・フレームワーク
• Authors: Yingqi Gao, Yifu Liu, Xiaoxia Li, Xiaorong Shi, Yin Zhu, Yiming Wang, Shiqi Li, Wei Li, Yuntao Hong, Zhiling Luo, Jinyang Gao, Liyu Mou, Yu Li,
• Abstract要約: XiYanは、マルチコンテキストアンサンブル戦略を用いて、候補生成を改善する革新的なフレームワークである。 本稿では,データベース構造を理解するための半構造化表現手法であるM-スキーマを紹介する。 全体として、提案したXiYan-the-artフレームワークは、Birdデータセットベンチマークで75.63%の最先端実行精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.010431872384714
• License:
• Abstract: To tackle the challenges of large language model performance in natural language to SQL tasks, we introduce XiYan-SQL, an innovative framework that employs a multi-generator ensemble strategy to improve candidate generation. We introduce M-Schema, a semi-structured schema representation method designed to enhance the understanding of database structures. To enhance the quality and diversity of generated candidate SQL queries, XiYan-SQL integrates the significant potential of in-context learning (ICL) with the precise control of supervised fine-tuning. On one hand, we propose a series of training strategies to fine-tune models to generate high-quality candidates with diverse preferences. On the other hand, we implement the ICL approach with an example selection method based on named entity recognition to prevent overemphasis on entities. The refiner optimizes each candidate by correcting logical or syntactical errors. To address the challenge of identifying the best candidate, we fine-tune a selection model to distinguish nuances of candidate SQL queries. The experimental results on multiple dialect datasets demonstrate the robustness of XiYan-SQL in addressing challenges across different scenarios. Overall, our proposed XiYan-SQL achieves the state-of-the-art execution accuracy of 75.63% on Bird benchmark, 89.65% on the Spider test set, 69.86% on SQL-Eval, 41.20% on NL2GQL. The proposed framework not only enhances the quality and diversity of SQL queries but also outperforms previous methods.
• Abstract（参考訳）: 自然言語からSQLタスクへの大規模言語モデルパフォーマンスの課題に対処するため、候補生成を改善するためにマルチジェネレータアンサンブル戦略を利用する革新的なフレームワークであるXiYan-SQLを紹介した。 M-Schemaは、データベース構造を理解するための半構造化スキーマ表現法である。 生成した候補SQLクエリの品質と多様性を高めるため、XiYan-SQLは、コンテキスト内学習(ICL)の重要な可能性と、教師付き微調整の正確な制御を統合する。 そこで本研究では,様々な選好を持つ高品質な候補を生成するための,微調整モデルのための一連のトレーニング戦略を提案する。 一方、名前付きエンティティ認識に基づく実例選択手法を用いてICL手法を実装し、エンティティの過剰エンハンシスを防止する。 精製器は論理的または構文的誤りを補正することで各候補を最適化する。 最適な候補を特定するという課題に対処するため、候補SQLクエリのニュアンスを識別するために選択モデルを微調整する。 複数の方言データセットの実験結果は、さまざまなシナリオにまたがる課題に対処する上で、XiYan-SQLの堅牢性を示している。 全体として、提案したXiYan-SQLは、Birdベンチマークで75.63%、Spiderテストセットで89.65%、SQL-Evalで69.86%、NL2GQLで41.20%の最先端実行精度を達成した。 提案されたフレームワークは、SQLクエリの品質と多様性を高めるだけでなく、以前のメソッドよりも優れています。

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