論文の概要: PaVeRL-SQL: Text-to-SQL via Partial-Match Rewards and Verbal Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07159v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 19:15:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.093667
• Title: PaVeRL-SQL: Text-to-SQL via Partial-Match Rewards and Verbal Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: PaVeRL-SQL:部分マッチリワードと言語強化学習によるテキストからSQL
• Authors: Heng Hao, Wenjun Hu, Oxana Verkholyak, Davoud Ataee Tarzanagh, Baruch Gutow, Sima Didari, Masoud Faraki, Hankyu Moon, Seungjai Min,
• Abstract要約: 本稿では,emphPartial-Match RewardsとemphVerbal Reinforcement Learningを組み合わせたフレームワークであるemphPaVeRL-----について述べる。 パイプラインは、人気のあるText-to-ベンチマーク(Spider、Spider 2.0、BIRD)で、最先端(SOTA)結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.353862232815844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Text-to-SQL models allow users to interact with a database more easily by generating executable SQL statements from natural-language questions. Despite recent successes on simpler databases and questions, current Text-to-SQL methods still suffer from low execution accuracy on industry-scale databases and complex questions involving domain-specific business logic. We present \emph{PaVeRL-SQL}, a framework that combines \emph{Partial-Match Rewards} and \emph{Verbal Reinforcement Learning} to drive self-improvement in reasoning language models (RLMs) for Text-to-SQL. To handle practical use cases, we adopt two pipelines: (1) a newly designed in-context learning framework with group self-evaluation (verbal-RL), using capable open- and closed-source large language models (LLMs) as backbones; and (2) a chain-of-thought (CoT) RL pipeline with a small backbone model (OmniSQL-7B) trained with a specially designed reward function and two-stage RL. These pipelines achieve state-of-the-art (SOTA) results on popular Text-to-SQL benchmarks -- Spider, Spider 2.0, and BIRD. For the industrial-level Spider2.0-SQLite benchmark, the verbal-RL pipeline achieves an execution accuracy 7.4\% higher than SOTA, and the CoT pipeline is 1.4\% higher. RL training with mixed SQL dialects yields strong, threefold gains, particularly for dialects with limited training data. Overall, \emph{PaVeRL-SQL} delivers reliable, SOTA Text-to-SQL under realistic industrial constraints. The code is available at https://github.com/PaVeRL-SQL/PaVeRL-SQL.
• Abstract（参考訳）: テキストからSQLモデルにより、自然言語の質問から実行可能なSQLステートメントを生成することで、データベースとの対話がより容易になる。 最近の単純なデータベースや質問の成功にもかかわらず、現在のText-to-SQLメソッドは、業界規模のデータベースでの実行精度の低さと、ドメイン固有のビジネスロジックに関する複雑な問題に悩まされている。 テキストからSQLへの推論言語モデル(RLM)の自己改善を促進するために, \emph{Partial-Match Rewards} と \emph{Verbal Reinforcement Learning} を組み合わせたフレームワークである \emph{PaVeRL-SQL} を提案する。 実用的なユースケースを扱うために,(1)グループ自己評価(verbal-RL)を備えた新たに設計されたコンテキスト内学習フレームワーク,2)特別な設計された報酬関数と2段階のRLで訓練された小さなバックボーンモデル(OmniSQL-7B)を備えたチェーン・オブ・思想(CoT)RLパイプライン,の2つのパイプラインを採用する。 これらのパイプラインは、人気のあるText-to-SQLベンチマークであるSpider、Spider 2.0、BIRDで、最先端(SOTA)結果を達成する。 産業レベルのSpider2.0-SQLiteベンチマークでは、動詞-RLパイプラインはSOTAよりも実行精度7.4\%高く、CoTパイプラインは1.4\%高い。 混合SQL方言を用いたRLトレーニングでは、特に訓練データに制限のある方言では、強い3倍のゲインが得られる。 全体として、 \emph{PaVeRL-SQL} は、現実的な産業制約の下で信頼性の高い SOTA Text-to-SQL を提供する。 コードはhttps://github.com/PaVeRL-SQL/PaVeRL-SQLで入手できる。

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