Battle of the Large Language Models: Dolly vs LLaMA vs Vicuna vs Guanaco vs Bard vs ChatGPT -- A Text-to-SQL Parsing Comparison

📄 arXiv: 2310.10190v1 📥 PDF

作者: Shuo Sun, Yuchen Zhang, Jiahuan Yan, Yuze Gao, Donovan Ong, Bin Chen, Jian Su

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-16

备注: Findings of EMNLP 2023

💡 一句话要点

比较多种大型语言模型在Text-to-SQL解析中的表现

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

关键词: 大型语言模型 Text-to-SQL 模型比较 开源研究 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的开源大型语言模型在Text-to-SQL解析任务中表现不佳，未能达到商业模型的水平。
  2. 论文通过系统评估六种流行的大型语言模型，比较它们在Text-to-SQL解析中的能力，采用多种提示策略。
  3. 实验结果表明，开源模型在性能上显著落后于闭源模型，强调了进一步研究的必要性。

📝 摘要（中文）

ChatGPT的成功引发了AI领域的竞争，研究者们致力于开发新的大型语言模型（LLMs），以匹敌或超越商业模型的语言理解和生成能力。近期，多个模型声称其性能接近GPT-3.5或GPT-4，但在Text-to-SQL解析方面，研究者们对这些模型的实际效果进行了系统评估。通过在九个基准数据集上使用五种不同的提示策略进行比较，结果显示开源模型的表现远不及闭源模型如GPT-3.5，突显了弥补性能差距的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决开源大型语言模型在Text-to-SQL解析任务中的性能不足问题。现有方法在实际应用中未能达到商业模型的效果，亟需深入评估和改进。

核心思路：通过对六种流行的大型语言模型进行系统比较，论文提出了一种基于多种提示策略的评估框架，以全面了解不同模型在Text-to-SQL解析中的表现。

技术框架：整体架构包括数据集选择、模型选择、提示策略设计和性能评估四个主要模块。研究者在九个基准数据集上对模型进行测试，采用零-shot和few-shot两种场景进行评估。

关键创新：论文的创新之处在于系统性地比较了多种开源和闭源模型的性能，揭示了开源模型在特定任务上的局限性，并为未来的研究提供了方向。

关键设计：在实验中，研究者设计了五种不同的提示策略，并对模型的超参数进行了细致调整，以确保评估的公正性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，开源模型在Text-to-SQL解析任务中的表现显著低于闭源模型，如GPT-3.5，具体性能差距达到数十个百分点。这一发现强调了当前开源模型在实际应用中的不足，并为后续研究指明了改进方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括数据库查询、自然语言处理和智能助手等。通过提升开源模型在Text-to-SQL解析中的性能，能够推动相关技术的普及和应用，促进更高效的数据交互和信息检索。

📄 摘要（原文）

The success of ChatGPT has ignited an AI race, with researchers striving to develop new large language models (LLMs) that can match or surpass the language understanding and generation abilities of commercial ones. In recent times, a number of models have emerged, claiming performance near that of GPT-3.5 or GPT-4 through various instruction-tuning methods. As practitioners of Text-to-SQL parsing, we are grateful for their valuable contributions to open-source research. However, it is important to approach these claims with a sense of scrutiny and ascertain the actual effectiveness of these models. Therefore, we pit six popular large language models against each other, systematically evaluating their Text-to-SQL parsing capability on nine benchmark datasets with five different prompting strategies, covering both zero-shot and few-shot scenarios. Regrettably, the open-sourced models fell significantly short of the performance achieved by closed-source models like GPT-3.5, highlighting the need for further work to bridge the performance gap between these models.