NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理

Text-to-SQL（或者Text2SQL），顾名思义就是把文本转化为SQL语言，更学术一点的定义是：把数据库领域下的自然语言（Natural Language，NL）问题，转化为在关系型数据库中可以执行的结构化询语言（Structured Query Language，SQL），因此Text-to-SQL也可以被简写为NL2SQL。
- 输入：自然语言问题，比如“查询表t_user的相关信息，结果按id降序排序，只保留前10个数据”
- 输出：SQL，比如“SELECT * FROM t_user ORDER BY id DESC LIMIT 10”

1.常见大模型

Llama [paper] [code] [model]
- 2023年2月，Meta AI提出开源大模型Llama，有7b、13b、33b、65b共4种规模。
ChatGLM [paper] [code] [model]
- 2023年3月，清华大学提出了开源的双语大模型ChatGLM，基于GLM框架，参数规格为6b。
Alpaca [paper] [code] [model]
- 2023年3月，斯坦福大学提出基于Llama 7b模型微调的开源大模型Alpaca，有7b共1种规格，训练更简单和便宜。
Vicuna [paper] [code] [model]
- 2023年3月，UC伯克利大学联合CMU、斯坦福大学提出的开源大模型Vicuna，有7b、13b共2种规格。
WizardLM [paper] [code] [model]
- 2023年4月，北京大学和微软提出进化指令大模型WizardLM，有7b、13b、30b共3种规格，2023年6月，提出了数学领域的大模型WizardMath，2023年8月提出了代码领域的大模型WizardCoder。
Falcon [paper] [code] [model]
- 2023年6月, 阿联酋提出了大模型Falcon，这是一种仅在网络数据集上训练的开源大模型，具有 1b、7b、40b和180b四个参数规范。值得注意的是，其中Falcon 40B的性能超过了LLaMA 65B。
ChatGLM2[paper] [code] [model]
- 2023年6月，清华大学提出了ChatGLM的第二代版本ChatGLM 2，规范为6b，具有更强的性能、更长的上下文、更高效的推理和更开放的许可。
Baichuan-7b [code] [model]
- 2023年6月，百川智能提出Baichuan-7B，这是一个基于Transformer架构的开源大规模预训练语言模型，包含70亿个参数，训练了约1.2万亿个tokens。支持中文和英文，上下文窗口长度为4096。
Baichuan-13b [code] [model]
- 2023年7月，百川智能继Baichuan-7B之后，提出开源、可商用的大规模语言模型Baichuan-13B，有预训练版本（Baichuan-13B-Base）和对齐版本（Baichuan-13B-Chat）。
InternLM [paper] [code] [model]
- 2023年7月，上海人工智能实验室和商汤科技等提出了InternLM，开源了针对实际场景量身定制的7b和20b参数模型和聊天模型以及训练系统。
Llama 2 [paper] [code] [model]
- 2023年7月，Meta AI提出第二代Llama系列开源大模型Llama 2，和Llama 1相比，训练数据多40%，上下文长度翻倍，模型有7b、13b、34b、70b共4种规格，但是34b没有开源。
Code Llama [paper] [code] [model]
- 2023年8月，Meta AI 在 Llama 2 的基础上提出 Code LLama。Code Llama 在多个代码基准测试中达到了开放模型中最先进的性能。有基础模型 (Code Llama)、Python 专业化 (Code Llama - Python) 和指令跟踪模型（instruction-following models），每个模型都有 7B、13B 和 34B 参数。2024年1月，Meta AI开源CodeLLama-70b、CodeLLama-70b-Python和CodeLLama-70b-Instruct。
Qwen [paper] [code] [model]
- 2023年8月，阿里云提出大语言模型系列Qwen-7B（简称通义千问），在海量数据上进行预训练，包括网页文本、书籍、代码等，开源了两个版本Qwen-7B和Qwen-7B-Chat。 2023年9月，阿里云更新了Qwen-7B和Qwen-7B-Chat，并开源了Qwen-14B和Qwen-14B-Chat。2023年11月, 他们开源了Qwen-1.8B，Qwen-1.8B-Chat，Qwen-72B以及Qwen-72B-Chat.
Baichuan 2 [paper]
[code] [model]
- 2023年9月，百川智能提出新一代开源大语言模型Baichuan 2，在2.6万亿个tokens的高质量语料上训练，有7B和13B的基础版和聊天版，以及4bits量化版聊天模型。
Phi-1.5 [paper] [model]
- 2023年9月，微软研究院提出开源语言模型phi-1.5，一个拥有1.3b个参数的Transformer，使用与phi-1相同的数据源进行训练，增加了由各种NLP合成文本组成的新数据源。当根据测试常识、语言理解和逻辑推理的基准进行评估时，phi-1.5在参数少于10b的模型中表现出近乎最先进的性能。2023年12月，他们提出了Phi-2，一个 2.7b参数的语言模型，展示了出色的推理和语言理解能力，展示了参数少于13b的基础语言模型中最先进的性能。
Mistral-7B [paper]
[code]
[model]
- 2023年10月，Mistral-AI 公司提出开源 LLM Mistral 7B，这是一个具有7b参数的语言模型，旨在实现卓越的性能和效率。Mistral 7B 在所有评估基准中均优于开源的llama2 13B，在推理、数学和代码生成方面优于llama1-34B模型。他们还提供了一个经过微调以遵循指令的模型Mistral 7B–Instruct，该模型在人类和自动化基准测试上都超越了Llama2-13B-Chat。2023年12月，他们提出了开源LLM Mixtral-8x7B，一种预训练的生成式稀疏专家混合物，在大多数基准测试上优于Llama2 70B。
Deepseek [paper]
[code]
[model]
- 2023年11月, DeepSeek-AI公司提出了开源LLM deepseek，它是在包含2万亿个中英文token的庞大数据集上从头开始训练的。同样，deepseek LLM主要有base和chat两大类，分别有7b和67b两种参数格式。论文中的数据显示，deepSeek LLM 67b 在一系列基准测试中都超越了LLaMA2 70b，特别是在代码、数学和推理领域。此外，与GPT-3.5相比，DeepSeek LLM 67B Chat 表现出卓越的性能。
MiniCPM [paper]
[code]
[model]
- 2024年2月, 面壁智能与清华大学自然语言处理实验室开源了大模型MiniCPM，这是一个系列端侧大模型，主体语言模型 MiniCPM-2B 仅有 24亿（2.4B）的非词嵌入参数量, 总计2.7B参数量。值得注意的是，经过 SFT 后，MiniCPM 在公开综合性评测集上，MiniCPM 与 Mistral-7B相近（中文、数学、代码能力更优），整体性能超越 Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B 等模型。

MiniCPM是一系列端侧语言大模型，主体语言模型MiniCPM-2B具有2.4B的非词嵌入参数量。在综合性榜单上与Mistral-7B相近（中文、数学、代码能力更优），整体性能超越Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B等模型。在当前最接近用户体感的榜单MTBench上，MiniCPM-2B也超越了Llama2-70B-Chat、Vicuna-33B、Mistral-7B-Instruct-v0.1、Zephyr-7B-alpha等众多代表性开源大模型。

我们将完全开源MiniCPM-2B的模型参数供学术研究和有限商用，以及训练过程中的所有Checkpoint和大部分非专有数据(需要一定时间准备）给模型机理研究。

基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对齐的MiniCPM-2B-SFT/DPO。
基于MiniCPM-2B的多模态模型MiniCPM-V，能力超越基于Phi-2的同参数级别多模态模型**。**
MiniCPM-2B-SFT/DPO的Int4量化版MiniCPM-2B-SFT/DPO-Int4。
基于MLC-LLM、LLMFarm开发的MiniCPM手机端程序，文本及多模态模型均可在手机端进行推理。

局限性：

受限于模型规模，模型可能出现幻觉性问题。其中由于DPO模型生成的回复内容更长，更容易出现幻觉。我们也将持续进行MiniCPM模型的迭代改进；
为了保证在学术研究用途上模型的通用性，我们未对模型进行任何身份认同训练。同时由于我们用ShareGPT开源语料作为部分训练数据，模型可能会输出类似GPT系列模型的身份认同信息；
受限于模型规模，模型的输出受到提示词（prompt）的影响较大，可能多次尝试产生不一致的结果；
受限于模型容量，模型的知识记忆较不准确，后续我们将结合RAG方法来增强模型的知识记忆能力。

更多内容见官网

2.微调-大模型

P-Tuning [paper] [code]
- 2021年3月，清华大学等提出了针对大模型微调方法P-Tuning，采用可训练的连续提示词嵌入，降低了微调成本。
LoRA [paper] [code]
- 2021年6月，微软提出的针对大模型微调的Low-Rank Adaptation（LoRA）方法，冻结预训练权重。
P-Tuning V2 [paper] [code]
- 2021年10月，清华大学提出了P-Tuning的改进版本P-Tuning V2，性能更优。
RLHF [paper] [code]
- 2022年12月，OpenAI使用RLHF方法训练ChatGPT，利用人类反馈信号直接优化语言模型，表现优异。
RRHF [paper] [code]
- 2023年4月，阿里巴巴提出了一种新的学习范式称为RRHF（Rank Responses to Align Language Models with Human Feedback without tears），可以像微调一样轻松调整并实现PPO算法在HH数据集中的性能。

QLoRA [paper] [code]
- 2023年5月，华盛顿大学基于冻结的4bit量化模型，结合LoRA方法训练，进一步降低了微调门槛。
RLTF [paper] [code]
- 2023年7月，腾讯提出了RLTF（Reinforcement Learning from Unit Test Feedback），这是一种新颖的online强化学习框架，具有多粒度的单元测试反馈，用于细化code LLMs。
RRTF [paper]
- 2023年7月，华为提出RRTF（Rank Responses toalign Test&Teacher Feedback）。与 RLHF 相比，RRHF可以有效地将语言模型的输出概率与人类偏好对齐，调优期间只需要1-2个模型，并且在实现、超参数调优和训练方面比PPO更简单。
RLAIF [paper]
- 2023年9月，谷歌提出了RLAIF（来自AI反馈的强化学习RL），这是一种由现成的LLM代替人类来标记偏好的技术。他们发现RLHF和 RLAIF方法在摘要任务上取得了相似的结果。

3.经典小模型

(2023-arXiv, None) MAC-SQL: A Multi-Agent Collaborative Framework for Text-to-SQL
[paper]
[code]

(2023-arXiv, None) DBCᴏᴘɪʟᴏᴛ: Scaling Natural Language Querying to Massive Databases
[paper]
[code]

(2023-arXiv, None) Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation
[paper]
[code]

(2023-AAAI 2023, CCF-A) RESDSQL: Decoupling Schema Linking and Skeleton Parsing for Text-to-SQL
[paper]
[code]

(2023-arXiv, None) Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs
[paper]
[code]
(2023-arXiv, None) DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction
[paper]
[code]
(2023-arXiv, None) A comprehensive evaluation of ChatGPT’s zero-shot Text-to-SQL capability
[paper]
[code]
(2023-ICLR, CCF-A) Binding Language Models in Symbolic Languages
[paper]
[code]
(2023-SIGMOD, CCF-A) Few-shot Text-to-SQL Translation using Structure and Content Prompt Learning
[paper]
[code]
(2023-ICASSP, CCF-B) T5-SR: A Unified Seq-to-Seq Decoding Strategy for Semantic Parsing
[paper]
(2022-ACL, CCF-A) S²SQL: Injecting Syntax to Question-Schema Interaction Graph Encoder for Text-to-SQL Parsers
[paper]
(2022-NAACL, CCF-B) SeaD: End-to-end Text-to-SQL Generation with Schema-aware Denoising
[paper]
(2022-EMNLP, CCF-B) STAR: SQL Guided Pre-Training for Context-dependent Text-to-SQL Parsing
[paper]
[code]
(2022-EMNLP, CCF-B) RASAT: Integrating Relational Structures into Pretrained Seq2Seq Model for Text-to-SQL
[paper]
[code]
(2022-EMNLP, CCF-B) CQR-SQL: Conversational Question Reformulation Enhanced Context-Dependent Text-to-SQL Parsers
[paper]
(2022-ACL, CCF-A) HIE-SQL: History Information Enhanced Network for Context-Dependent Text-to-SQL Semantic Parsing
[paper]
(2022-arXiv, None) Importance of Synthesizing High-quality Data for Text-to-SQL Parsing
[paper]
(2021-ACL, CCF-A) Decoupled Dialogue Modeling and Semantic Parsing for Multi-Turn Text-to-SQL
[paper]
(2021-arXiv, None) Pay More Attention to History: A Context Modelling Strategy for Conversational Text-to-SQL
[paper]
[code]
(2021-ICLR, CCF-A) SCORE: Pre-training for Context Representation in Conversational Semantic Parsing
[paper]
(2021-DASFAA, CCF-B) An Interactive NL2SQL Approach with Reuse Strategy
[paper]
(2021-NAACL, CCF-B) Structure-Grounded Pretraining for Text-to-SQL
[paper]
(2021-EMNLP, CCF-B) PICARD:Parsing Incrementally for Constrained Auto-Regressive Decoding from Language Models
[paper]
[code]
(2021-ICLR, CCF-A) GraPPa: Grammar-Augmented Pre-Training for Table Semantic Parsing
[paper]
[code]
(2021-ACL, CCF-A) LGESQL: Line Graph Enhanced Text-to-SQL Model with Mixed Local and Non-Local Relations
[paper]
[code]
(2020-EMNLP, CCF-B) Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic Parsing
[paper]
[code]
(2020-ACL, CCF-A) TaBERT: Pretraining for Joint Understanding of Textual and Tabular Data
[paper]
[code]
(2020-ACL, CCF-A) RAT-SQL: Relation-Aware Schema Encoding and Linking for Text-to-SQL Parsers
[paper]
[code]
(2020-EMNLP, CCF-B) Mention Extraction and Linking for SQL Query Generation
[paper]
(2020-EMNLP, CCF-B) IGSQL: Database Schema Interaction Graph Based Neural Model for Context-Dependent Text-to-SQL Generation
[paper]
[code]
(2020-arXiv, None) Hybrid Ranking Network for Text-to-SQL
[paper]
[code]
(2019-arXiv, None) X-SQL: reinforce schema representation with context
[paper]
(2019-EMNLP, CCF-B) Global Reasoning over Database Structures for Text-to-SQL Parsing
[paper]
[code]
(2019-EMNLP, CCF-B) Editing-Based SQL Query Generation for Cross-Domain Context-Dependent Questions
[paper]
[code]
(2019-ACL, CCF-A) Representing Schema Structure with Graph Neural Networks for Text-to-SQL Parsing
[paper]
[code]
(2019-ACL, CCF-A) Towards Complex Text-to-SQL in Cross-Domain Database with Intermediate Representation
[paper]
[code]
(2018-EMNLP, CCF-B) SyntaxSQLNet: Syntax Tree Networks for Complex and Cross-DomainText-to-SQL Task
[paper]
[code]
(2018-NAACL, CCF-B) TypeSQL: Knowledge-based Type-Aware Neural Text-to-SQL Generation
[paper]
[code]
(2017-arXiv, None) SQLNet: Generating Structured Queries From Natural Language Without Reinforcement Learning
[paper]
[code]