반응형 in-context learning1 [논문 리뷰] DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction 1. 서론 DIN-SQL은 Text-to-SQL 태스크에서 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 활용하여 자연어 질의로부터 SQL 쿼리를 생성하는 새로운 방법론을 제안합니다. 특히 복잡한 데이터베이스 질의에 대해 높은 정확도를 목표로 하며, 'Decomposed In-Context Learning'과 'Self-Correction'이라는 두 가지 주요 전략을 채택합니다. Text-to-SQL은 자연어를 데이터베이스 질의문으로 변환하는 작업으로, 효율적인 데이터베이스 접근을 가능하게 합니다. DIN-SQL은 LLM 기반의 접근법을 사용하여 기존 모델의 한계를 보완하고 성능을 향상하고자 합니다. 2. 연구 배경 기존의 Text-to-SQL 모델들은 주로 단일 테이블 기반의 쿼리 .. 2024. 11. 24. 이전 1 다음 반응형
