Investigating the Impact of Data Contamination of Large Language Models in Text-to-SQL Translation
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
論文タイプ：原著論文
掲載誌：情報処理学会論文誌
本研究の背景と関連研究：
本研究では、大規模言語モデル（LLM）のテキストからSQLへの変換タスクにおけるデータ汚染の影響を調査しています。LLMは、ゼロショットシナリオにおいて、テキストの説明を理解してコードを生成する能力を持っているとされています。しかし、この翻訳能力は、対象のテキストの説明や関連するコードを見たことによって影響を受ける可能性があります。この影響をデータ汚染と呼びます。
本研究の目的とその重要性：
本研究の目的は、GPT3.5のText-to-SQLコード生成タスクにおけるデータ汚染の影響を調査することです。また、GPTsにおけるデータ汚染を検出するための新しい手法を提案し、既知のSpiderデータセットと新しい未知のデータセットTermiteを使用してGPT-3.5のText-to-SQLの性能を評価します。さらに、データベースの情報を変更することで、GPT-3.5の効果を分析します。このようなアプローチにより、データベースから構造的な情報を削除することでText-to-SQLタスクを複雑化させます。結果として、GPT-3.5の性能は、未知のTermiteデータセットでもATDの変更があっても著しく低下することが示され、LLMのText-to-SQL翻訳タスクにおけるデータ汚染の影響が強調されます。
本研究で用いた材料やデータの詳細：
本研究では、GPT-3.5の性能を評価するために、既知のSpiderデータセットと新しい未知のデータセットTermiteを使用しました。また、データベースの情報を変更するために、敵対的なテーブル切断（ATD）アプローチを使用しました。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
本研究では、GPT3.5のText-to-SQLコード生成タスクにおけるデータ汚染の影響を明らかにしました。具体的には、GPTsにおけるデータ汚染を検出するための新しい手法を提案し、GPT-3.5の性能を既知のSpiderデータセットと新しい未知のデータセットTermiteで評価しました。さらに、データベースの情報を変更することでText-to-SQLタスクを複雑化させ、GPT-3.5の効果を分析しました。
本研究の有効性はどのように検証した？
本研究では、GPT-3.5の性能を評価するために、既知のSpiderデータセットと新しい未知のデータセットTermiteを使用しました。また、データベースの情報を変更することでText-to-SQLタスクを複雑化させ、GPT-3.5の効果を分析しました。結果として、GPT-3.5の性能は、未知のTermiteデータセットでもATDの変更があっても著しく低下することが示され、LLMのText-to-SQL翻訳タスクにおけるデータ汚染の影響が強調されました。
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