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English(EN) Reward-SQL: Boosting Text-to-SQL via Stepwise Execution-Aware Reasoning and Process-Supervised Rewards

Reward-SQL 通过执行感知推理增强 LLM Text-to-SQL 能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 Reward-SQL，一个旨在提升大型语言模型（LLMs）在 Text-to-SQL 任务中性能的新框架。该方法通过结合分步执行感知推理和过程级奖励，解决了当前基于强化学习（RL）方法的局限性。Reward-SQL 采用分而治之的策略，结合中间视图验证和结构化公共表表达式（CTEs），以提高准确性和可解释性。该框架包含一个过程奖励模型（PRM），提供细粒度的、执行感知的监督，该监督随后被整合到 RL 训练和推理阶段，以稳定优化和改善轨迹探索。 AI

影响 这项研究可能带来更准确、更具可解释性的自然语言到 SQL 查询生成，从而惠及数据分析和数据库交互。

排序理由 这是一篇详细介绍改进 LLM 在 Text-to-SQL 任务上性能的新方法的学术论文。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Yuxin Zhang, Meihao Fan, Ju Fan, Mingyang Yi, Yuyu Luo, Guoliang Li, Bin Wu, Wenchao Zhou ·

    Reward-SQL: Boosting Text-to-SQL via Stepwise Execution-Aware Reasoning and Process-Supervised Rewards

    arXiv:2505.04671v3 Announce Type: replace Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) trained with reinforcement learning (RL) have improved Text-to-SQL performance. However, RL-based approaches still struggle with complex queries due to two key limitations: insuffi…

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