公开(公告)号：CN119474277B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510046322.8

申请日：2025-01-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 许多 ,  潘甦

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/21 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开一种低资源场景下Text2SQL任务的监督微调方法，该方法分解为模式连接任务和SQL生成任务两个部分；其中以模式连接任务部分作为重点，对整体流程进行精确调整，其核心在于根据特定的关系将电信数据库中的所有表分组到几个切片中，模型即可根据GPU内存限制灵活地覆盖不同数量的表。同时，将思想链（CoT）方法结合到模式连接任务的推理过程中，使模型能够逐步引导自己生成最终结果。随后，在SQL生成模型中输入模式连接模型预测出的与问题相关的少量表进行语句生成任务。通过本发明，可以有效地减少微调过程中的GPU内存消耗，并保持与现有方法相当的模型性能。

公开(公告)号：CN119474277A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510046322.8

申请日：2025-01-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 许多 ,  潘甦

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/21 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开一种低资源场景下Text2SQL任务的监督微调方法，该方法分解为模式连接任务和SQL生成任务两个部分；其中以模式连接任务部分作为重点，对整体流程进行精确调整，其核心在于根据特定的关系将电信数据库中的所有表分组到几个切片中，模型即可根据GPU内存限制灵活地覆盖不同数量的表。同时，将思想链（CoT）方法结合到模式连接任务的推理过程中，使模型能够逐步引导自己生成最终结果。随后，在SQL生成模型中输入模式连接模型预测出的与问题相关的少量表进行语句生成任务。通过本发明，可以有效地减少微调过程中的GPU内存消耗，并保持与现有方法相当的模型性能。