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讓 AI 學會自我除錯!深入了解 SQL-of-Thought 如何打造更精準的 Text-to-SQL

探索 SQL-of-Thought 如何透過創新的多代理人(Multi-Agent)框架,提升大型語言模型(LLM)處理 Text-to-SQL 的準確率。本文將深入解析其獨特的代理人工作流,以及如何利用「SQL 錯誤分類法」進行引導式錯誤修正,產生更精準的 SQL 查詢。

不只學「對」的,更要學「錯」的?深入解析 SENSE 如何用強弱 LLM 打造頂尖 Text-to-SQL 模型 (ACL 2024)

想了解如何提升 Text-to-SQL 模型表現嗎?本文深入解析 ACL 2024 的 SENSE 論文,看它如何巧妙利用強、弱大型語言模型 (LLM) 生成合成資料,並結合 SFT 與 DPO 兩階段訓練,讓開源模型的 SQL 生成能力達到頂尖水準。