論文の概要: SLM-SQL: An Exploration of Small Language Models for Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22478v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 08:29:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.09645
• Title: SLM-SQL: An Exploration of Small Language Models for Text-to-SQL
• Title（参考訳）: SLM-SQL: テキストからSQLへの小さな言語モデルの探索
• Authors: Lei Sheng, Shuai-Shuai Xu,
• Abstract要約: 小型言語モデル(SLM)は、エッジデプロイメントに適した推論速度と適合性に固有のアドバンテージを提供する。 ポストトレーニング技術の最近の進歩を活用して、Textto- Applicationsを探索する。 実験により,本手法の有効性と一般化性について検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated strong performance in translating natural language questions into SQL queries (Text-to-SQL). In contrast, small language models (SLMs) ranging from 0.5B to 1.5B parameters currently underperform on Text-to-SQL tasks due to their limited logical reasoning capabilities. However, SLMs offer inherent advantages in inference speed and suitability for edge deployment. To explore their potential in Text-to-SQL applications, we leverage recent advancements in post-training techniques. Specifically, we used the open-source SynSQL-2.5M dataset to construct two derived datasets: SynSQL-Think-916K for SQL generation and SynSQL-Merge-Think-310K for SQL merge revision. We then applied supervised fine-tuning and reinforcement learning-based post-training to the SLM, followed by inference using a corrective self-consistency approach. Experimental results validate the effectiveness and generalizability of our method, SLM-SQL. On the BIRD development set, the five evaluated models achieved an average improvement of 31.4 points. Notably, the 0.5B model reached 56.87\% execution accuracy (EX), while the 1.5B model achieved 67.08\% EX. We will release our dataset, model, and code to github: https://github.com/CycloneBoy/slm_sql.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、自然言語の質問をSQLクエリ(Text-to-SQL)に変換する上で、強力なパフォーマンスを示している。 対照的に、SLM(Small Language Model)は0.5Bから1.5Bまでのパラメータで、論理的推論能力に制限があるため、現在Text-to-SQLタスクでは性能が劣っている。 しかし、SLMは推論速度とエッジデプロイメントに適した点に固有のアドバンテージを提供する。 Text-to-SQLアプリケーションにおけるその可能性を探るため、ポストトレーニング技術の最近の進歩を活用します。 具体的には、オープンソースのSynSQL-2.5Mデータセットを使用して、SQL生成用のSynSQL-Think-916KとSQLマージリビジョン用のSynSQL-Merge-Think-310Kという、2つの派生データセットを構築しました。 次に、教師付き微調整と強化学習に基づくポストトレーニングをSLMに適用し、その後、修正的自己整合性アプローチを用いて推論を行った。 実験の結果,SLM-SQLの有効性と一般化性について検証した。 BIRDの開発セットでは、5つの評価されたモデルは平均31.4点の改善を達成した。 特に0.5Bモデルは56.87\%の実行精度(EX)に達し、1.5Bモデルは67.08\%EXを達成した。 データセット、モデル、コードをgithub.com/CycloneBoy/slm_sqlにリリースします。

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