Fine-Tuning Language Models for Context-Specific SQL Query Generation

📄 arXiv: 2312.02251v1 📥 PDF

作者: Amine Rebei

分类: cs.DB, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-04

💡 一句话要点

微调语言模型，解决零售领域上下文相关的SQL查询生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: SQL查询生成 自然语言处理 大型语言模型 微调 零售领域

📋 核心要点

  1. 现有方法难以将自然语言准确转换为特定零售场景下的SQL查询，限制了非专业人员对数据的访问。
  2. 该论文提出利用GPT-4生成上下文相关的合成数据集，并使用LoRa高效微调开源LLM，使其适应特定SQL方言。
  3. 实验表明，微调后的Code-Llama模型在Snowflake SQL和GoogleSQL上的零样本准确率分别达到81.58%和82.66%，优于GPT-4。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，用于微调开源大型语言模型（LLM），以实现零售领域中自然语言到SQL查询的转换。我们训练了专门生成SQL查询的模型，这些模型基于针对Snowflake SQL和GoogleSQL方言定制的合成数据集。我们的方法包括使用GPT-4生成特定于上下文的数据集，然后使用LoRa技术微调三个开源LLM（Starcoder Plus、Code-Llama和Mistral），以优化资源约束。与基线GPT-4相比，微调后的模型在零样本设置中表现出卓越的性能，其中Code-Llama在Snowflake SQL上的准确率达到81.58%，在GoogleSQL上的准确率达到82.66%。这些结果强调了在特定领域任务上微调LLM的有效性，并为通过自然语言界面增强关系数据库的可访问性指明了一个有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将自然语言转换为特定零售领域SQL查询的问题。现有方法，特别是通用LLM，在处理上下文相关的、特定数据库方言的查询时，准确性不足，导致非专业人员难以有效访问和利用数据。

核心思路：核心思路是利用GPT-4生成特定于零售领域的合成数据集，然后使用LoRa（Low-Rank Adaptation）技术对开源LLM进行微调。这种方法旨在使模型更好地理解零售领域的上下文，并生成符合特定SQL方言（如Snowflake SQL和GoogleSQL）的查询。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 使用GPT-4生成特定于零售领域的合成数据集，该数据集包含自然语言描述和对应的SQL查询；2) 选择三个开源LLM（Starcoder Plus、Code-Llama和Mistral）作为基础模型；3) 使用LoRa技术对这些模型进行微调，使其适应生成的合成数据集；4) 在零样本设置下评估微调后的模型在生成SQL查询方面的性能。

关键创新：关键创新在于结合了GPT-4的数据生成能力和LoRa的参数高效微调方法，从而在资源有限的情况下，使LLM能够更好地适应特定领域和特定SQL方言。与直接使用通用LLM相比，这种方法能够显著提高SQL查询生成的准确性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用GPT-4生成高质量的合成数据集，确保数据集覆盖零售领域的各种场景和查询类型；2) 选择LoRa作为微调方法，以减少计算资源的需求，并避免过度拟合；3) 针对Snowflake SQL和GoogleSQL分别训练模型，以适应不同的SQL方言；4) 在零样本设置下评估模型，以衡量其泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过在合成数据集上进行微调，Code-Llama模型在零样本设置下，Snowflake SQL的准确率达到81.58%，GoogleSQL的准确率达到82.66%，显著优于基线GPT-4模型。这证明了领域特定数据微调在提升LLM在SQL生成任务中性能的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建自然语言驱动的零售数据分析平台，使非技术人员能够通过自然语言查询数据库，从而更方便地获取业务洞察。此外，该方法也适用于其他领域，例如金融、医疗等，通过微调LLM，可以构建特定领域的自然语言数据库接口，降低数据访问的门槛。

📄 摘要（原文）

The ability to generate SQL queries from natural language has significant implications for making data accessible to non-specialists. This paper presents a novel approach to fine-tuning open-source large language models (LLMs) for the task of transforming natural language into SQL queries within the retail domain. We introduce models specialized in generating SQL queries, trained on synthetic datasets tailored to the Snowflake SQL and GoogleSQL dialects. Our methodology involves generating a context-specific dataset using GPT-4, then fine-tuning three open-source LLMs(Starcoder Plus, Code-Llama, and Mistral) employing the LoRa technique to optimize for resource constraints. The fine-tuned models demonstrate superior performance in zero-shot settings compared to the baseline GPT-4, with Code-Llama achieving the highest accuracy rates, at 81.58% for Snowflake SQL and 82.66% for GoogleSQL. These results underscore the effectiveness of fine-tuning LLMs on domain-specific tasks and suggest a promising direction for enhancing the accessibility of relational databases through natural language interfaces.