論文の概要: Think2SQL: Reinforce LLM Reasoning Capabilities for Text2SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15077v2
• Date: Sun, 27 Apr 2025 14:25:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.740272
• Title: Think2SQL: Reinforce LLM Reasoning Capabilities for Text2SQL
• Title（参考訳）: Think2SQL: Text2SQLのLLM推論機能を強化
• Authors: Simone Papicchio, Simone Rossi, Luca Cagliero, Paolo Papotti,
• Abstract要約: 本稿では,4つのベンチマークデータセットに対する推論がText2のパフォーマンスに与える影響について検討する。 汎用推論か否か、(2)SFT、タスク固有の推論トレースの有無、(3)RLは、異なる報酬関数の使用を探索する。 以上の結果から,ZSLによる汎用推論は複雑な Text2 の処理に有効でないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.02851357789021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive capabilities in transforming natural language questions about relational databases into SQL queries. Despite recent improvements, small LLMs struggle to handle questions involving multiple tables and complex SQL patterns under a Zero-Shot Learning (ZSL) setting. Supervised Fine-Tuning (SFT) partially compensates for the knowledge deficits in pretrained models but falls short while dealing with queries involving multi-hop reasoning. To bridge this gap, different LLM training strategies to reinforce reasoning capabilities have been proposed, ranging from leveraging a thinking process within ZSL, including reasoning traces in SFT, or adopt Reinforcement Learning (RL) strategies. However, the influence of reasoning on Text2SQL performance is still largely unexplored. This paper investigates to what extent LLM reasoning capabilities influence their Text2SQL performance on four benchmark datasets. To this end, it considers the following LLM settings: (1) ZSL, including general-purpose reasoning or not; (2) SFT, with and without task-specific reasoning traces; (3) RL, exploring the use of different rewarding functions, both the established EXecution accuracy (EX) and a mix with fine-grained ones that also account the precision, recall, and cardinality of partially correct answers; (4) SFT+RL, i.e, a two-stage approach that combines SFT and RL. The results show that general-purpose reasoning under ZSL proves to be ineffective in tackling complex Text2SQL cases. Small LLMs benefit from SFT with reasoning much more than larger ones. RL is generally beneficial across all tested models and datasets. The use of the fine-grained metrics turns out to be the most effective RL strategy. Thanks to RL and the novel text2SQL rewards, the 7B Qwen-Coder-2.5 model performs on par with 400+ Billion ones (including gpt-4o) on the Bird dataset.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、リレーショナルデータベースに関する自然言語の質問をSQLクエリに変換する際、印象的な機能を示している。 最近の改善にもかかわらず、小さなLLMは、ZSL(Zero-Shot Learning)設定下で、複数のテーブルと複雑なSQLパターンに関する問題を扱うのに苦労している。 Supervised Fine-Tuning (SFT) は、事前訓練されたモデルの知識不足を部分的に補償するが、マルチホップ推論を含むクエリを扱う際には不足する。 このギャップを埋めるために、ZSLにおける思考プロセスの活用、SFTにおける推論トレースの活用、強化学習(RL)戦略の採用など、さまざまなLLMトレーニング戦略が提案されている。 しかし、Text2SQLのパフォーマンスに対する推論の影響は、まだ明らかにされていない。 本稿では,LLM推論能力が4つのベンチマークデータセット上でのText2SQLの性能に与える影響について検討する。 この目的のために、(1)汎用推論を含むZSL、(2)タスク固有の推論トレースを含まないSFT、(3)RL、確立された実行精度(EX)と、部分的に正しい回答の精度、リコール、濃度を考慮に入れたきめ細かいものの両方で異なる報酬関数の使用を探索するSFT+RL、(4)SFTとRLを組み合わせた2段階のアプローチを考える。 その結果、ZSLによる汎用推論は、複雑なText2SQLケースに対処するには効果がないことが示された。 小さなLSMはSFTの恩恵を受けており、大きなLSMよりもはるかに大きい。 RLは一般的に、すべてのテスト済みモデルとデータセットに対して有益である。 きめ細かい測定値の使用は、最も効果的なRL戦略であることが判明した。 RLと新しいtext2SQL報酬のおかげで、7B Qwen-Coder-2.5モデルは、Birdデータセット上の400億以上のモデル(gpt-4oを含む)と同等に動作する。

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