Q同学

导语 本文提出了一种叫做Query Plan Language (QPL)的语言，用来将复杂SQL语句分解为更加简单的子语句。QPL具有以下优势：1）可以转述为简单问题，从而创建了一个 $<复杂问题，

导语 本文介绍了ODIS框架，这是一种新颖的Text-to-SQL方法，它结合了领域外示例和合成生成的领域内示例，以提升大型语言模型在In-context Learning中的性能。 标题：Selec

导语 本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP 2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findin

导语 本文探索了如何通过各种提示设计策略，来增强大型语言模型（LLMs）在Few-shot In-context Learning中的文本到SQL转换能力。通过使用示例SQL查询的句法结构来检索演示示

导语 Code Llama是开源模型Llama 2在代码领域的一个专有模型，作者通过在代码数据集上进行进一步训练得到了了适用于该领域的专有模型，并在测试基准中超过了同等参数规模的其他公开模型。 链接：

导语 在探索LLM在解决Text-to-SQL任务中的潜能时，本文提出了一种创新的‘问题分解’Prompt格式，结合每个子问题的表列信息，实现了与顶尖微调模型（RASAT+PICARD）相媲美的性能。

导语 本研究提出了一个名为Self-evolve的框架，它旨在通过大型语言模型（LLMs）实现代码生成的进化。这一框架在Text-to-Code任务中引入了一种全新的处理流程，以提高LLMs在代码生成

导语 大型语言模型（LLMs）现在已成为代码生成的重要工具。然而，这些模型面临一个关键挑战：如何确保一次性生成的代码具有高质量。传统方法依赖于生成多个代码样本并从中选择最佳选项，但这种方法往往忽略了代

导语 Decoder-only的模型只能从左向右看，无法利用双向信息完成填空等操作，本文是OpenAI最早提出使用Fill-in-the-model到Autoregressive形式的模型中的文章，启