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Spider 數據集是 Text2SQL 領域的基準，它包含了多個數據庫和復雜 SQL 查詢，是評估 Text2SQL 系統性能的關鍵。DB-GPT-Hub 項目通過對 Spider 數據集的處理，將復雜的 SQL 查詢任務分成多個難度等級，以便更好地訓練和評估模型。
在微調過程中，DB-GPT-Hub 采用了 LoRA（Low-Rank Adaptation）和 QLoRA（量化 + LoRA）技術。這些技術通過引入少量額外的網絡層參數來優化模型，而不需要全量訓練所有參數，從而降低訓練成本。
from transformers import GPT2Model
model = GPT2Model.from_pretrained('codellama')
model.train_lora(rank=64, alpha=32)通過用戶交互來提高 Text2SQL 系統的準確率是一種有效的方法。用戶可以通過反饋機制幫助系統更好地理解查詢意圖，并在不確定的情況下提供額外信息。
主動學習策略允許系統在不確定的情況下請求用戶澄清或提供更多信息。這有助于系統更快地適應新領域或術語，提高復雜查詢的轉換準確率。
預測和評估是驗證模型效果的重要階段。在 DB-GPT-Hub 項目中，通過對生成的 SQL 語句進行 EX（execution accuracy）和 EM（Exact Match）的評估，可以有效衡量模型的實際性能。
實驗表明，經過微調的模型在處理簡單 SQL 查詢時表現更為突出，而在復雜 SQL 查詢上仍有提升空間。針對不同難度級別的任務，微調后的模型均表現出性能提升。
LoRA 和 QLoRA 技術在提升模型性能方面效果相似，但 QLoRA 由于量化機制，收斂時間更長，占用的 GPU 內存更少。
