Cheaper, Better, Faster, Stronger: Robust Text-to-SQL without Chain-of-Thought or Fine-Tuning

📄 arXiv: 2505.14174v1 📥 PDF

作者: Yusuf Denizay Dönder, Derek Hommel, Andrea W Wen-Yi, David Mimno, Unso Eun Seo Jo

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出N-rep一致性以降低文本到SQL转换成本

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

关键词: 文本到SQL 大型语言模型 成本效益 模型鲁棒性 数据库查询生成

📋 核心要点

  1. 现有的文本到SQL转换方法通常依赖于复杂的推理过程，导致高昂的推理成本和时间消耗。
  2. 论文提出的N-rep一致性方法通过多种表示来增强模型的鲁棒性，降低了对推理和微调的依赖。
  3. 实验结果表明，N-rep在BIRD基准测试中表现优异，且每个查询的成本显著低于传统方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在代码生成任务中表现出色，如文本到SQL的转换，但其成本是否值得？许多最先进的方法使用非任务特定的LLM技术，包括链式思维、自一致性和微调。这些方法在推理时可能非常昂贵，平均每个查询的成本高达0.46美元，而微调模型的成本可达数千美元。我们提出了'N-rep'一致性，这是一种更具成本效益的文本到SQL方法，能够以每个查询仅0.039美元的成本实现与其他更昂贵方法相似的BIRD基准分数。N-rep利用同一模式输入的多种表示来减轻单一表示的弱点，使解决方案更具鲁棒性，并允许使用更小、更便宜的模型，而无需任何推理或微调。根据我们的了解，N-rep是在其成本范围内表现最佳的文本到SQL方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有文本到SQL转换方法在推理时的高成本和复杂性问题。现有方法如链式思维和微调，虽然有效，但在实际应用中成本过高，限制了其广泛使用。

核心思路：论文提出的N-rep一致性方法通过利用同一模式输入的多种表示，来增强模型的鲁棒性。这种设计使得模型在处理不同输入时能够更好地应对单一表示可能带来的弱点，从而减少对复杂推理的需求。

技术框架：N-rep方法的整体架构包括输入的多种表示生成、模型的输出整合和结果的选择。首先，针对同一输入生成多个不同的表示，然后通过这些表示进行模型推理，最后整合结果以获得最终的SQL查询。

关键创新：N-rep的一大创新在于其一致性机制，通过多样化输入表示来提高模型的鲁棒性。这与传统方法依赖于单一复杂推理过程的方式形成鲜明对比，显著降低了推理成本。

关键设计：在N-rep中，关键设计包括对输入模式的多样化表示生成，以及在模型推理阶段的结果整合策略。这些设计使得模型能够在不进行微调的情况下，依然保持较高的性能。具体的参数设置和损失函数设计在论文中有详细说明。

📊 实验亮点

实验结果显示，N-rep方法在BIRD基准测试中达到了与传统高成本方法相似的性能，且每个查询的成本仅为0.039美元，相较于传统方法的0.46美元，成本降低了约91%。这一显著的成本效益使得N-rep成为同类方法中的佼佼者。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括数据库查询生成、智能助手和数据分析工具等。通过降低文本到SQL转换的成本，N-rep方法能够使更多企业和开发者能够利用这一技术，提升数据处理的效率和准确性，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

LLMs are effective at code generation tasks like text-to-SQL, but is it worth the cost? Many state-of-the-art approaches use non-task-specific LLM techniques including Chain-of-Thought (CoT), self-consistency, and fine-tuning. These methods can be costly at inference time, sometimes requiring over a hundred LLM calls with reasoning, incurring average costs of up to \$0.46 per query, while fine-tuning models can cost thousands of dollars. We introduce "N-rep" consistency, a more cost-efficient text-to-SQL approach that achieves similar BIRD benchmark scores as other more expensive methods, at only \$0.039 per query. N-rep leverages multiple representations of the same schema input to mitigate weaknesses in any single representation, making the solution more robust and allowing the use of smaller and cheaper models without any reasoning or fine-tuning. To our knowledge, N-rep is the best-performing text-to-SQL approach in its cost range.