VCoT-SQL：双链式验证训练提升Text-to-SQL
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VCoT-SQL：双链式验证训练提升Text-to-SQL
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AI 综述
Rui Zhang等作者提出VCoT-SQL框架，通过中间步骤验证的思维链监督和专用SQL验证器训练小型开源模型，使其在Text-to-SQL任务上超过前沿闭源模型。作者报告该框架在BIRD dev上执行准确率达66.82%、Spider test上达86.8%，并使基础7B模型在BIRD上提升7%。 作者称其思维链数据合成仅依赖7B模型，效果却优于使用72B级甚至闭源教师模型生成数据的方法。数据集与代码已公开。
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最新进展11月5日 13:00
VCoT-SQL：用双链式推理验证训练提升 Text-to-SQL 生成报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.AIVCoT-SQL：用双链式推理验证训练提升 Text-to-SQL 生成
VCoT-SQL 框架通过中间步骤验证的 CoT 监督和专用 SQL 验证器，让小型开源模型在 Text-to-SQL 任务上超越前沿闭源模型。该框架在 BIRD dev 上达到 66.82% 执行准确率、Spider test 上达 86.8%，使基础 7B 模型在 BIRD 上提升 7%。其 CoT 合成仅依赖 7B 模型，却优于使用 72B 级甚至闭源教师模型生成数据的方法。
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