arXiv Artificial Intelligence· Bilel Abderrahmane Benziane, Xavier Schepler·· 20 小时前AI 评分24
小 LLM 如何在资源受限场景下实现可靠 Text-to-SQL：迭代重试工作流
Reliable Text-to-SQL in Resource-Constrained Settings with Small LLMs via Iterative Retry Workflows
AI 导读
针对资源受限场景，研究在受控推理预算下评测了 1B-8B 参数开源小模型在 Spider 基准上的 Text-to-SQL 能力，发现 SQL 专用模型在小规模下比通用和对话模型更可靠，且性能随提示词表示变化明显。为此提出三种轻量推理工作流，在失败时自动换用其他提示词和/或模型重试，并可选加入语法纠正步骤，显著提升端到端成功率，代价是额外的推理调用。
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