論文の概要: SQL-o1: A Self-Reward Heuristic Dynamic Search Method for Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11741v2
• Date: Wed, 21 May 2025 15:21:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:57.609046
• Title: SQL-o1: A Self-Reward Heuristic Dynamic Search Method for Text-to-SQL
• Title（参考訳）: SQL-o1: テキストからSQLへの自己逆ヒューリスティックな動的検索方法
• Authors: Shuai Lyu, Haoran Luo, Ripeng Li, Zhonghong Ou, Jiangfeng Sun, Yang Qin, Xiaoran Shang, Meina Song, Yifan Zhu,
• Abstract要約: SQL-o1は、モデル推論機能を強化するためにエージェントベースのアーキテクチャ上に構築された、自己回帰駆動の検索フレームワークである。 複雑なBirdデータセット上で+10.8の精度向上を実現し、GPT-4ベースのモデルさえ超えている。 オープンソースのLLMにまたがって、強力な数ショットの一般化と堅牢なクロスモデル転送能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.82260429602196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-SQL (Text2SQL) aims to map natural language questions to executable SQL queries. Although large language models (LLMs) have driven significant progress, current approaches struggle with poor transferability to open-source LLMs, limited robustness against logic and function errors in complex queries, and inefficiencies in structured search. We introduce SQL-o1, a self-reward-driven heuristic search framework built on an agent-based architecture to enhance model reasoning capabilities. SQL-o1 leverages Monte Carlo Tree Search (MCTS) for structured, multi-step exploration, and incorporates a dynamic pruning strategy to accelerate inference without sacrificing accuracy. On the Spider and Bird benchmarks, SQL-o1 achieves a +10.8 execution accuracy improvement on the complex Bird dataset, surpassing even GPT-4-based models. Notably, it exhibits strong few-shot generalization and robust cross-model transferability across open-source LLMs. Our code is available at:https://github.com/ShuaiLyu0110/SQL-o1.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQL(Text2SQL)は、自然言語の質問を実行可能なSQLクエリにマッピングすることを目的としている。 大規模言語モデル(LLM)は大きな進歩を遂げているが、現在のアプローチでは、オープンソースのLLMへのトランスファービリティの低下、複雑なクエリにおける論理や関数エラーに対する頑健さの制限、構造化検索における非効率さに苦慮している。 モデル推論機能を向上させるためにエージェントベースのアーキテクチャ上に構築された,自己回帰駆動型ヒューリスティック検索フレームワークであるSQL-o1を紹介する。 SQL-o1は構造化されたマルチステップ探索にMCTS(Monte Carlo Tree Search)を活用し、動的プルーニング戦略を採用して、精度を犠牲にすることなく推論を高速化する。 SpiderとBirdのベンチマークでは、SQL-o1は複雑なBirdデータセット上で+10.8の実行精度を向上し、GPT-4ベースのモデルでさえ上回っている。 特に、オープンソースのLLM間で、強力な数ショットの一般化と堅牢なクロスモデル転送能力を示す。 私たちのコードは、https://github.com/ShuaiLyu0110/SQL-o1で利用可能です。

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