Distill-C: Enhanced NL2SQL via Distilled Customization with LLMs

📄 arXiv: 2504.00048v1 📥 PDF

作者: Cong Duy Vu Hoang, Gioacchino Tangari, Clemence Lanfranchi, Dalu Guo, Paul Cayet, Steve Siu, Don Dharmasiri, Yuan-Fang Li, Long Duong, Damien Hilloulin, Rhicheek Patra, Sungpack Hong, Hassan Chafi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-30

备注: Preprint, accepted at NAACL 2025 (Industry Track)

💡 一句话要点

提出Distill-C框架，通过蒸馏定制提升LLM在NL2SQL任务中的性能与效率。

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

关键词: NL2SQL 大型语言模型 知识蒸馏 合成数据 模型定制

📋 核心要点

  1. 现有NL2SQL解决方案难以兼顾高性能和效率，且难以满足特定领域和客户的需求。
  2. Distill-C利用大型LLM生成高质量合成数据，并用其微调小型LLM，实现性能提升。
  3. 实验表明，Distill-C在多个基准测试中显著提升了NL2SQL的执行准确率，并降低了计算成本。

📝 摘要（中文）

为了应对业务应用中对高性能和高效率NL2SQL解决方案日益增长的需求，以及领域和客户特定需求的复杂性，我们提出了Distill-C，一个为NL2SQL任务量身定制的蒸馏定制框架。Distill-C利用大型教师LLM，通过稳健且可扩展的流程生成高质量的合成数据。通过在此合成数据上微调较小且开源的LLM，使其能够与大一个数量级的教师模型相媲美甚至超越。在多个具有挑战性的基准测试中，Distill-C的执行准确率比来自三个不同LLM系列的基线模型平均提高了36%。此外，在三个内部客户基准测试中，Distill-C的性能比基线模型提高了22.6%。我们的结果表明，Distill-C是一种有效、高性能且通用的方法，用于部署轻量级但功能强大的NL2SQL模型，在保持低计算成本的同时提供卓越的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决NL2SQL任务中，大型语言模型（LLM）计算成本高昂，难以在特定领域和客户需求下实现高性能的问题。现有方法通常需要直接使用大型LLM，或者依赖于有限的真实数据进行微调，难以兼顾性能、效率和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用大型教师LLM的强大能力生成高质量的合成数据，然后使用这些数据来训练更小、更高效的学生LLM。通过蒸馏的方式，将大型模型的知识迁移到小型模型，从而在保持较低计算成本的同时，获得接近甚至超越大型模型的性能。这种方法允许针对特定领域和客户需求进行定制，提高模型的泛化能力。

技术框架：Distill-C框架包含以下主要阶段：1) 数据合成：使用大型教师LLM生成高质量的NL2SQL合成数据，该过程可能包括prompt工程、数据增强等技术。2) 模型微调：使用合成数据微调小型学生LLM。3) 模型评估：在标准基准测试和内部客户数据集上评估模型的性能。整个流程旨在创建一个可扩展且高效的NL2SQL解决方案。

关键创新：Distill-C的关键创新在于其蒸馏定制框架，它能够利用大型LLM的知识，并将其有效地迁移到小型LLM中。与传统的微调方法相比，Distill-C通过合成数据的方式，避免了对大量真实数据的依赖，从而降低了数据获取和标注的成本。此外，该框架还允许针对特定领域和客户需求进行定制，提高了模型的泛化能力。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) Prompt工程：如何设计有效的prompt，引导大型LLM生成高质量的合成数据。2) 数据增强：如何对合成数据进行增强，提高模型的鲁棒性。3) 损失函数：在微调学生LLM时，可能需要设计特定的损失函数，以更好地利用合成数据。4) 模型选择：如何选择合适的学生LLM，以在性能和效率之间取得平衡。具体的参数设置和网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Distill-C在多个具有挑战性的NL2SQL基准测试中取得了显著的性能提升，执行准确率比基线模型平均提高了36%。在三个内部客户基准测试中，Distill-C的性能比基线模型提高了22.6%。这些结果表明，Distill-C是一种有效且通用的方法，能够以较低的计算成本实现卓越的准确性。

🎯 应用场景

Distill-C框架可广泛应用于需要NL2SQL功能的各种业务场景，例如智能客服、数据分析、商业智能等。该框架能够帮助企业快速构建高性能、低成本的NL2SQL解决方案，从而提高数据分析效率，降低运营成本。未来，Distill-C还可以扩展到其他自然语言处理任务中，例如文本摘要、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

The growing adoption of large language models (LLMs) in business applications has amplified interest in Natural Language to SQL (NL2SQL) solutions, in which there is competing demand for high performance and efficiency. Domain- and customer-specific requirements further complicate the problem. To address this conundrum, we introduce Distill-C, a distilled customization framework tailored for NL2SQL tasks. Distill-C utilizes large teacher LLMs to produce high-quality synthetic data through a robust and scalable pipeline. Finetuning smaller and open-source LLMs on this synthesized data enables them to rival or outperform teacher models an order of magnitude larger. Evaluated on multiple challenging benchmarks, Distill-C achieves an average improvement of 36% in execution accuracy compared to the base models from three distinct LLM families. Additionally, on three internal customer benchmarks, Distill-C demonstrates a 22.6% performance improvement over the base models. Our results demonstrate that Distill-C is an effective, high-performing and generalizable approach for deploying lightweight yet powerful NL2SQL models, delivering exceptional accuracies while maintaining low computational cost.