将自然语言转换为SQL语句已经不再遥不可及。NLP的进步使得我们不仅可以使用LLM(大型语言模型)，还可以通过微调教授他们新的技能，这也被称为迁移学习。可以使用一个预先训练的模型作为起点，然后使用较小的标记数据集从而获得比单独使用数据训练更好的性能。
在本文中，我们将使用谷歌的文本到文本生成模型T5和我们的自定义数据进行迁移学习，这样它就可以将基本问题转换为SQL查询。我们将在T5中添加一个名为:将英语翻译为SQL的新任务，它可以转换以下示例查询:
Cars built after 2020 and manufactured in Italy
将输出一下SQL语句
SELECT name FROM cars WHERE location = 'Italy' AND date > 2020
创建训练数据
与翻译数据集不同，我们可以在模板的帮助下以编程方式自动构建训练的数据集，下面是整理出来的一些模板：
完整文章
https://avoid.overfit.cn/post/432736eea1d94c2da91a5780c839e2e9
标签：语句,训练,示例,模型,T5,使用,SQL 来源： https://www.cnblogs.com/deephub/p/16316412.html
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