10–20%执行准确率优势
结合小模型的结构泛化与大模型的语言推理，实现零样本跨库查询生成。
范举 · Gu, Zihui · Songyue, Zhang · Yuxin, Zhang · Zui, Chen · Cao, Lei · 李国良 · Madden, Samuel R. · 杜小勇 · Tang, Nan
Proceedings of the VLDB Endowment 2024
在零样本NL2SQL基准上，执行准确率比现有SLM方法高5.5%–16.4%，比LLM方法高10%–20%。
先微调小语言模型识别SQL结构和数据库模式，生成SQL骨架，提升对新数据库和语言现象的泛化能力。
利用大语言模型的语言推理能力来填充SQL骨架中缺失的信息，缓解纯小模型在复杂自然语言推理上的困难。