sgpt ne demek?
SGPT (Şema Rehberli İyileştirme) Hakkında Bilgi
SGPT (Schema-Guided Prompt Tuning), büyük dil modellerinin (LLM'ler) performansını belirli görevlerde iyileştirmek için kullanılan bir teknik olup, özellikle veri tabanı etkileşimleri ve yapılandırılmış veri sorgulama gibi alanlarda etkilidir.
Temel olarak SGPT, dil modelini ince ayar yapmak (fine-tuning) yerine, şema bilgilerini kullanarak üretilen promptlar aracılığıyla yönlendirme prensibine dayanır. Şema bilgisi, veri tabanındaki tabloların, sütunların ve ilişkilerin yapısını tanımlayan meta veridir.
SGPT'nin Çalışma Prensibi
- Şema Entegrasyonu: Veri tabanı şeması analiz edilir ve ilgili tablo, sütun ve ilişki bilgileri çıkarılır.
- Prompt Oluşturma: Çıkarılan şema bilgileri kullanılarak dil modeline özel, görev odaklı promptlar oluşturulur. Bu promptlar, modelin doğru SQL sorguları veya veri tabanı etkileşimleri üretmesine yardımcı olacak yönergeler içerir.
- Model Yönlendirme: Oluşturulan promptlar dil modeline girdi olarak verilir. Model, promptlarda belirtilen şema bilgisine göre istenen görevi yerine getirir.
SGPT'nin Avantajları
- Daha İyi Doğruluk: Şema bilgisi entegrasyonu, dil modelinin daha doğru ve anlamlı sonuçlar üretmesini sağlar.
- Daha Az Eğitim Verisi: Geleneksel ince ayar yöntemlerine kıyasla, daha az miktarda eğitim verisiyle iyi performans elde edilebilir.
- Esneklik: Farklı veri tabanı şemalarına ve görevlere kolayca adapte edilebilir.
- Yorumlanabilirlik: Modelin karar alma süreçleri, promptlar aracılığıyla daha şeffaf hale gelir.
SGPT'nin Uygulama Alanları
- Text-to-SQL: Doğal dil sorgularını SQL sorgularına dönüştürme.
- Soru Cevap: Veri tabanlarından bilgi çıkarma ve yanıtlama.
- Veri Entegrasyonu: Farklı veri kaynaklarını birleştirme.
- Veri Keşfi: Veri tabanlarında örüntüler ve ilişkiler bulma.
Önemli Kavramlar: