Потенциальное применение LLM, которое привлекло внимание и инвестиции, связано с их способностью генерировать SQL-запросы. Запросы к большим базам данных с использованием естественного языка открывают несколько привлекательных вариантов использования: от повышения прозрачности данных до улучшения доступности для нетехнических пользователей.

Однако, как и в случае с любым контентом, сгенерированным ИИ, вопрос оценки важен. Как мы можем определить, является ли SQL-запрос, сгенерированный LLM, правильным и дает ли он предполагаемые результаты? Наше недавнее исследование углубляется в этот вопрос и изучает эффективность использования LLM в качестве судьи для оценки генерации SQL.

https://towardsdatascience.com/evaluating-sql-generation-with-llm-as-a-judge-1ff69a70e7cf

Big data world

Потенциальное применение LLM, которое привлекло внимание и инвестиции, связано с их способностью генерировать SQL-запросы. Запросы к большим базам данных с использованием естественного языка открывают несколько привлекательных вариантов использования: от повышения прозрачности данных до улучшения доступности для нетехнических пользователей.

Однако, как и в случае с любым контентом, сгенерированным ИИ, вопрос оценки важен. Как мы можем определить, является ли SQL-запрос, сгенерированный LLM, правильным и дает ли он предполагаемые результаты? Наше недавнее исследование углубляется в этот вопрос и изучает эффективность использования LLM в качестве судьи для оценки генерации SQL.

https://towardsdatascience.com/evaluating-sql-generation-with-llm-as-a-judge-1ff69a70e7cf

Medium

Evaluating SQL Generation with LLM as a Judge

Results point to a promising approach

hottg.com/bigdata_world/1312

564 viewsAug 2, 2024 at 07:54