論文の概要: Rationalization Models for Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06759v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 17:12:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:59.108261
• Title: Rationalization Models for Text-to-SQL
• Title（参考訳）: テキストからSQLへの合理化モデル
• Authors: Gaetano Rossiello, Nhan Pham, Michael Glass, Junkyu Lee, Dharmashankar Subramanian,
• Abstract要約: 本稿では,テキスト・ツー・シークレット・モデルの微調整を強化するために,CoT(Chain-of-Thought)論理を生成するフレームワークを提案する。 プロセスは、手動でサンプルの小さなセットをアノテートすることから始まり、その後、大きな言語モデルを促すために使用される。 その後、検証されたクエリに基づいて合理化モデルをトレーニングし、広範な合成CoTアノテーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.792561265515003
• License:
• Abstract: We introduce a framework for generating Chain-of-Thought (CoT) rationales to enhance text-to-SQL model fine-tuning. These rationales consist of intermediate SQL statements and explanations, serving as incremental steps toward constructing the final SQL query. The process begins with manually annotating a small set of examples, which are then used to prompt a large language model in an iterative, dynamic few-shot knowledge distillation procedure from a teacher model. A rationalization model is subsequently trained on the validated decomposed queries, enabling extensive synthetic CoT annotations for text-to-SQL datasets. To evaluate the approach, we fine-tune small language models with and without these rationales on the BIRD dataset. Results indicate that step-by-step query generation improves execution accuracy, especially for moderately and highly complex queries, while also enhancing explainability.
• Abstract（参考訳）: 我々は、テキストからSQLモデルへの微調整を強化するために、Chain-of-Thought(CoT)論理を生成するフレームワークを導入する。 これらの合理性は、中間的なSQLステートメントと説明から成り、最後のSQLクエリを構築するための段階的なステップとして役立ちます。 このプロセスは、手動で小さな例のセットに注釈を付けることから始まり、その後、教師モデルから反復的で動的な数発の知識蒸留手順で、大きな言語モデルを促すために使用される。 合理化モデルはその後、検証された分解クエリに基づいてトレーニングされ、テキストからSQLデータセットに対する広範な合成CoTアノテーションを可能にする。 提案手法を評価するため,BIRDデータセットにこれらの有理性を持たずに小さな言語モデルを微調整する。 その結果、特に中程度で複雑なクエリでは、ステップバイステップのクエリ生成により実行精度が向上し、説明性も向上した。

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