要約: 大規模言語モデル（LLMs）は、Text-to-SQLタスクの推進において強力なツールとして浮上しており、従来の方法を大幅に上回っています。
それにもかかわらず、まだ新興の研究分野であるため、最適なプロンプトテンプレートとデザインフレームワークについての合意はまだありません。
さらに、既存のベンチマークはText-to-SQLプロセスのさまざまなサブタスクにおけるLLMsの性能を十分に探査しておらず、LLMsの認知能力の評価とLLMベースの解決策の最適化を妨げています。
前述の問題に対処するために、まず過学習のリスクを軽減するよう設計された新しいデータセットを構築します。
次に、Text-to-SQLプロセス全体でさまざまなLLMに跨って多様な手法の性能を総合的に評価する5つの評価タスクを定義します。
本研究は、LLM間の性能差を浮き彫りにし、各タスクに合わせた最適なインコンテキスト学習ソリューションを提案します。
これらの知見は、LLMベースのText-to-SQLシステムの開発を促進するための貴重な洞察を提供します。
SQLBench: 大規模言語モデルのテキストからSQLへの能力を総合的に評価するベンチマーク
arXiv cs.CL / 2026/3/20
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要点
- 本論文は、LLMsを用いたテキストからSQLへの変換の過適合を抑制することを目的とした新しいデータセットを提案する。
- テキストからSQLへのパイプライン全体および複数のモデルにわたるLLMの性能を包括的に評価するため、5つの評価タスクを定式化している。
- 本研究は、LLMs間の顕著な性能格差を浮き彫りにし、各タスクに適した最適なインコンテキスト学習の解法を導出している。
- 本研究の知見は、LLMベースのテキストからSQLへのシステム開発を促進する実践的な洞察を提供する。
