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초록·키워드
This study proposes a lightweight Text-to-SQL implementation based on sLLM (smaller Large Language Model) to solve the high cost and security issues of existing LLM (Large Language Model) based Text-to-SQL models. To this end, we implemented a Text-to-SQL model using DAIL-SQL and Llama3-8B and evaluated its performance using Spider dataset. In this study, we secure the shortcomings of the existing Few-shot Learning method and propose improvement measures such as fine-tuning, knowledge distillation, and selection of similar queries through RAG to improve the performance of sLLM-based Text-to-SQL. By resolving the security vulnerabilities of existing LLM-based Text-to-SQL and presenting an efficient way to implement sLLM-based Text-to-SQL, we expect to expand the utilization of Text-to-SQL in various industries.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093867834
