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圖 1.DB-GPT-Hub 的架構(gòu)流程圖

如圖一所示：DB-GPT-Hub 項目重點關(guān)注在數(shù)據(jù)預(yù)處理 – 數(shù)據(jù)集構(gòu)建 – 模型微調(diào) – 模型預(yù)測 – 模型驗證部分，微調(diào)得到的模型可以無縫銜接部署到 DB-GPT 框架中，然后結(jié)合知識問答和數(shù)據(jù)分析等能力展示模型在 Text2SQL 領(lǐng)域的優(yōu)越性能。

具體功能：

數(shù)據(jù)集構(gòu)建：將原生的 text2SQL 數(shù)據(jù)處理成合適的格式（Text Representation Format）以微調(diào) LLM。這包括將問題和數(shù)據(jù)庫 schema 的描述集成到提示中作為指令（instruction），以及各種問題表示以提高訓(xùn)練和評估期間的性能。此外，將選擇不同的 few-shot 策略（例如 example selection 和 organization）來構(gòu)建評估數(shù)據(jù)集
訓(xùn)練：的代碼庫支持使用 PEFT 策略對開源 LLM 進行微調(diào)。支持大多數(shù)公共架構(gòu)，模型規(guī)模從小到大，例如 Qwen、Llama、Baichuan 和 ChatGLM
預(yù)測：的代碼庫支持開源 LLM 的微調(diào)版本和閉源 LLM 的 SQL 查詢推理。支持使用少樣本和零樣本方法來生成特定場景的 SQL
評估：同時，支持不同的評測指標(biāo)（EX、EM）來從不同角度評估生成的 SQL 的性能。

2.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

以開源數(shù)據(jù)集 Spider 為例做一個詳細的介紹，Spider 數(shù)據(jù)集是一個多數(shù)據(jù)庫、多表、單輪查詢的 Text2SQL 數(shù)據(jù)集，是 Text2SQL 任務(wù)中最具挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集之一，由耶魯大學(xué)的 LILY 實驗室于 2018 年發(fā)布，具有如下特點：

規(guī)模大：Spider 數(shù)據(jù)集包含了 10,181 個自然語言問題和 5,693 個唯一的復(fù)雜 SQL 查詢，涉及到 200 個具有多個表的數(shù)據(jù)庫，覆蓋了 138 個不同的領(lǐng)域。
泛化強：Spider 數(shù)據(jù)集與之前的 Text2SQL 數(shù)據(jù)集不同的是，它在訓(xùn)練集和測試集中使用了不同的 SQL 查詢和數(shù)據(jù)庫模式，這就要求模型不僅能很好地泛化到新的 SQL 查詢，而且也要泛化到新的數(shù)據(jù)庫模式。
結(jié)構(gòu)好: 與 WikiSQL 在每個數(shù)據(jù)庫中只有一個表相比，Spider 上的每個數(shù)據(jù)庫包含多個表，并且它們通過主外鍵聯(lián)系在一起。有
挑戰(zhàn)：Spider 數(shù)據(jù)集包含了 SQL 中幾乎所有常見的高級語法，比如 “ORDER BY”, “GROUP BY”, “HAVING”, “JOIN”,”INSERTION” 和嵌套等，如下圖所示。

圖 2: 不同數(shù)據(jù)集的語法分布

spider 數(shù)據(jù)集將 SQL 生成分成了四個等級：

簡單：
- Question: What is the number of cars with more than 4 cylinders？
- SQL：SELECT COUNT (*)FROM cars_dataWHERE cylinders > 4
中等：
- Question: For each stadium, how many concerts are there?
- SQL：SELECT T2.name, COUNT (*) FROM concert AS T1 JOIN stadium AS T2ON T1.stadium_id = T2.stadium_idGROUP BY T1.stadium_id
較難
- Question: Which countries in Europe have at least 3 car manufacturers?
- SQL：SELECT T1.country name FROM countries AS T1 JOIN continents AS T2 ON T1.continent T2.cont_id JOIN car makers AS T3 ON T1.country_id = T3.country WHERE T2.continent = ‘Europe’ GROUPBY T1.country_name HAVINGCOUNT (*) >= 3
極難
- Question: What is the average life expectancy in the countries where English is not the official language?
- SQL：SELECT AVG(life_expectancy) FROM country WHERE name NOT IN ( SELECT T1.name FROM country AS T1 JOIN country_language AS T2 ON T1.code = T2.country_code WHERE T2.language = “English” AND T2.is_official = “T”)

為了充分利用數(shù)據(jù)庫中的表和字段等相關(guān)信息，對 Spider 中的原始數(shù)據(jù)進行處理，用自然語言表示數(shù)據(jù)庫包含的表結(jié)構(gòu)以及表結(jié)構(gòu)包含的字段以及相應(yīng)的主鍵和外鍵等，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，可以得到如下的數(shù)據(jù)格式：

{"instruction": "concert_singer(數(shù)據(jù)庫名) contains tables(表) such as stadium, singer, concert, singer_in_concert. Table stadium has columns(列) such as stadium_id, location, name, capacity, highest, lowest, average. stadium_id is the primary key(主鍵). Table singer has columns such as singer_id, name, country, song_name, song_release_year, age, is_male. singer_id is the primary key. Table concert has columns such as concert_id, concert_name, theme, stadium_id, year. concert_id is the primary key. Table singer_in_concert has columns such as concert_id, singer_id. concert_id is the primary key. The year of concert is the foreign key（外鍵）of location of stadium. The stadium_id of singer_in_concert is the foreign key of name of singer. The singer_id of singer_in_concert is the foreign key of concert_name of concert.", 



"input": "How many singers do we have?", 



"response": "select count(*) from singer"}

{"instruction": "concert_singer(數(shù)據(jù)庫名)包含表(表)，例如stadium, singer, concert, singer_in_concert。表體育場有列(列)，如stadium_id、位置、名稱、容量、最高、最低、平均。Stadium_id是主鍵(主鍵)。表singer有這樣的列:singer_id、name、country、song_name、song_release_year、age、is_male。Singer_id為主鍵。表concert有如下列:concert_id、concert_name、theme、stadium_id、year。Concert_id是主鍵。表singer_in_concert有如下列:concert_id, singer_id。Concert_id是主鍵。演唱會年份是場館位置的外鍵(外鍵)。singer_in_concert的stadium_id是歌手名的外鍵。singer_in_concert的singer_id是concert的concert_name的外鍵。



"input": "我們有多少歌手?"



"response": "select count(*) from singer"}

同時，為了更好的利用大語言模型的理解能力，定制了 prompt dict 以優(yōu)化輸入，如下所示：

SQL_PROMPT_DICT = {



    "prompt_input": (



        "I want you to act as a SQL terminal in front of an example database. "



        "Below is an instruction that describes a task, Write a response that appropriately completes the request.\n\n"



        "###Instruction:\n{instruction}\n\n###Input:\n{input}\n\n###Response: "



    ),



    "prompt_no_input": (



        "I want you to act as a SQL terminal in front of an example database. "



        "Below is an instruction that describes a task, Write a response that appropriately completes the request.\n\n"



        "###Instruction:\n{instruction}\n\n### Response: "



    ),



}

2.2 模型訓(xùn)練

將從基礎(chǔ)模型和微調(diào)方式來進行

2.2.1基礎(chǔ)模型

目前支持的模型結(jié)構(gòu)如下所示，包含了當(dāng)下主流的中外開源模型系列，比如 Llama 系列、Baichuan 系列、GLM 系列、Qwen 系列等，覆蓋面廣，同時 benchmark 橫跨 7b/13B/70B 的規(guī)模。

圖 5: 不同模型的微調(diào)模式

2.2.2 微調(diào)方式

Text2SQL微調(diào)主要包含以下流程:

搭建環(huán)境
數(shù)據(jù)處理
SFT訓(xùn)練
權(quán)重合并
模型預(yù)測
效果評估

在大語言模型對特定任務(wù)或領(lǐng)域進行微調(diào)任務(wù)時，重新訓(xùn)練所有模型參數(shù)將會帶來昂貴的訓(xùn)練成本，因此出現(xiàn)了各種優(yōu)化的微調(diào)方案，綜合評估模型微調(diào)速度和精度，實現(xiàn)了當(dāng)下流行的 LoRA(Low-Rank Adaptation 的簡寫) 方法和 QLoRA（量化 + lora）方法。 LoRA 的基本原理是在凍結(jié)原模型參數(shù)的情況下，通過向模型中加入額外的網(wǎng)絡(luò)層，并只訓(xùn)練這些新增的網(wǎng)絡(luò)層參數(shù)。由于這些新增參數(shù)數(shù)量較少，這樣不僅 finetune 的成本顯著下降，還能獲得和全模型微調(diào)類似的效果，如下圖所示：

圖中藍色部分為預(yù)訓(xùn)練好的模型參數(shù)，LoRA 在預(yù)訓(xùn)練好的模型結(jié)構(gòu)旁邊加入了 A 和 B 兩個結(jié)構(gòu)，這兩個結(jié)構(gòu)的參數(shù)分別初始化為高斯分布和 0
A 的輸入維度和 B 的輸出維度分別與原始模型的輸入輸出維度相同，而 A 的輸出維度和 B 的輸入維度是一個遠小于原始模型輸入輸出維度的值，這就是 low-rank 的體現(xiàn)，可以極大地減少待訓(xùn)練的參數(shù)。
在訓(xùn)練時只更新 A、B 的參數(shù)，預(yù)訓(xùn)練好的模型參數(shù)是固定不變的。在推斷時利用重參數(shù)思想，將 AB 與 W 合并，這樣在推斷時不會引入額外的計算。而且對于不同的下游任務(wù)，只需要在預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上重新訓(xùn)練 AB，這樣也能加快大模型的訓(xùn)練節(jié)奏。

圖三. LoRA 微調(diào)示意圖

QLoRA 方法使用一種低精度的存儲數(shù)據(jù)類型（NF4）來壓縮預(yù)訓(xùn)練的語言模型。通過凍結(jié) LM 參數(shù)，將相對少量的可訓(xùn)練參數(shù)以 Low-Rank Adapters 的形式添加到模型中，LoRA 層是在訓(xùn)練期間更新的唯一參數(shù)，使得模型體量大幅壓縮同時推理效果幾乎沒有受到影響。從 QLoRA 的名字可以看出，QLoRA 實際上是 Quantize+LoRA 技術(shù)。

圖 4:QLora 示意圖

2.3 模型預(yù)測

模型微調(diào)完后，基于保存的權(quán)重和基座大模型，對 spider 數(shù)據(jù)集的 dev 測試集進行測試，可以得到模型預(yù)測的 sql。預(yù)測的 dev_sql.json 總共有 1034 條數(shù)據(jù)，同樣需要經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，再拿給模型預(yù)測結(jié)果。

{"instruction": "concert_singer contains tables such as stadium, singer, concert, singer_in_concert. Table stadium has columns such as stadium_id, location, name, capacity, highest, lowest, average. stadium_id is the primary key. Table singer has columns such as singer_id, name, country, song_name, song_release_year, age, is_male. singer_id is the primary key. Table concert has columns such as concert_id, concert_name, theme, stadium_id, year. concert_id is the primary key. Table singer_in_concert has columns such as concert_id, singer_id. concert_id is the primary key. The stadium_id of concert is the foreign key of stadium_id of stadium. The singer_id of singer_in_concert is the foreign key of singer_id of singer. The concert_id of singer_in_concert is the foreign key of concert_id of concert.", "input": "How many singers do we have?", "output": "select count(*) from singer"}

模型預(yù)測的核心代碼如下：

def inference(model: ChatModel, predict_data: List[Dict], **input_kwargs):



    res = []



    # test



    # for item in predict_data[:20]:



    for item in tqdm(predict_data, desc="Inference Progress", unit="item"):



        response, _ = model.chat(query=item["input"], history=[], **input_kwargs)



        res.append(response)



    return res

2.4 模型評估

模型預(yù)測得到 sql 后，需要和 spider 數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)答案對比，使用 EX（execution accuracy）和 EM（Exact Match）指標(biāo)進行評估 EX 指標(biāo)是計算 SQL 執(zhí)行結(jié)果正確的數(shù)量在數(shù)據(jù)集中的比例，公示如下所示：

EM 指標(biāo)是計算模型生成的 SQL 和標(biāo)注 SQL 的匹配程度。

3.benchmark 設(shè)計

3.1 數(shù)據(jù)集

的 benchmark 在 bird 和 spirder 兩個數(shù)據(jù)上構(gòu)建：

Spider：是一個大規(guī)模跨域數(shù)據(jù)集，包含 10,181 個自然語言查詢、5,693 個跨 200 個數(shù)據(jù)庫的獨特復(fù)雜 SQL 查詢，涵蓋 138 個域。此數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議將其分為 8,659 個訓(xùn)練示例和 34 個數(shù)據(jù)庫中的 2,147 個測試示例。SQL 查詢分為四個難度級別，即簡單、中等、困難和極難。
BIRD：它包含一個廣泛的數(shù)據(jù)集，其中包含 12,751 個獨特的問題 – SQL 對，涵蓋 95 個大型數(shù)據(jù)庫。SQL 查詢分為三個難度級別，即簡單、中等和挑戰(zhàn)。值得注意的是，BIRD 數(shù)據(jù)集中的 SQL 查詢往往比 Spider 數(shù)據(jù)集中的 SQL 查詢更復(fù)雜。

整體代碼適配 WikiSQL，CoSQL 等數(shù)據(jù)集。

更多內(nèi)容參考：NL2SQL基礎(chǔ)系列(1)：業(yè)界頂尖排行榜、權(quán)威測評數(shù)據(jù)集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面對比優(yōu)劣分析[Text2SQL、Text2DSL]

3.1.1 spider

表 1.Spider 的 EX 準(zhǔn)確率表，L 代表 LoRA，QL 代表 QLoRA

表 2.Spider 的 EM 準(zhǔn)確率表，L 代表 LoRA，QL 代表 QLoRA

3.1.2 BIRD

表 3.BIRD 的 EX 準(zhǔn)確率表，L 代表 LoRA，QL 代表 QLoRA

表 4.BIRD 的 EM 準(zhǔn)確率表，L 代表 LoRA，QL 代表 QLoRA

4. 實驗 Insight

4.1 不同難易程度任務(wù)的效果差異

如下圖所示，以三個 7B 模型為例，展示了調(diào)整后的 LLM 針對一系列 SQL 生成難度級別的有效性。對于所有三個微調(diào)后的模型，結(jié)果都表明性能提升的大小與 SQL 復(fù)雜性呈負相關(guān)，并且微調(diào)對簡單 SQL 的改進更為顯著。

4.2 LoRA 和 QLoRA 對比

如下表所示，總結(jié) Lora 和 QLora 在 EX、EM、時間成本和 GPU 內(nèi)存指標(biāo)之間的差異。首先，發(fā)現(xiàn)使用 LoRA 和 QLoRA 調(diào)整的模型在生成性能（以 EX 和 EM 衡量）方面差異有限。其次，與量化機制一致，QLoRA 需要更多時間才能收斂，而 GPU 內(nèi)存較少。例如，與 Qwen-14B-LoRA 相比，其 QLoRA 對應(yīng)模型僅需要 2 倍的時間和 50%GPU 內(nèi)存