OmniSQL：字节联合人大等开源的Text-to-SQL模型

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OmniSQL简介

OmniSQL是由中国人民大学、字节跳动公司以及相关科研机构联合开发的开源Text-to-SQL模型。该模型基于一个创新的、可扩展的数据合成框架，能够自动生成大规模、高质量且多样化的Text-to-SQL数据集SynSQL-2.5M。OmniSQL利用这一数据集进行训练，提供三种不同参数规模（7B、14B和32B）的模型版本。在多个标准和领域特定的基准测试中，OmniSQL均展现出卓越的性能，超越了包括GPT-4o和DeepSeek-V3在内的领先模型，成为目前开源Text-to-SQL领域的新标杆。其开发团队通过开源代码、数据集和模型，为推动Text-to-SQL技术的发展和应用提供了有力支持。

OmniSQL主要功能

自然语言到SQL的高效转换：
- OmniSQL能够将自然语言问题准确地转换为可执行的SQL查询语句，帮助非技术用户轻松与数据库进行交互。
- 支持多种复杂查询，包括多表连接、子查询、聚合函数等，满足不同场景下的数据查询需求。
强大的泛化能力：
- OmniSQL在多个标准和领域特定的基准测试中表现出色，能够适应不同领域的数据库和查询需求，具有良好的泛化能力。
- 通过大规模合成数据的训练，OmniSQL能够处理未见过的数据库和复杂问题，适应多样化的应用场景。
提供详细的推理过程：
- OmniSQL生成的每个SQL查询都附带详细的链式思考（CoT）解决方案，展示了从自然语言问题到SQL查询的逐步推理过程。
- 这不仅增强了模型的可解释性，还为开发者和研究人员提供了深入理解模型决策过程的依据。
支持多种语言风格：
- OmniSQL能够处理多种自然语言风格的问题，包括正式、口语、命令式、疑问式、描述性、简洁、模糊、隐喻和对话式等。
- 这使得模型能够更好地理解和处理真实世界中用户提出的多样化问题。

OmniSQL技术原理

数据合成框架：
- 自动化和可扩展性：通过一个自动化的、可扩展的数据合成框架，OmniSQL能够自动生成大规模、高质量和多样化的Text-to-SQL数据集。
- Web表格驱动的数据库合成：利用Web表格生成与真实业务场景相关的数据库，包括多个关系表及其结构信息。
- 复杂度感知的SQL查询生成：根据数据库信息生成不同复杂度级别的SQL查询，确保生成的查询覆盖从简单到高度复杂的各种场景。
- 风格化的自然语言问题合成：将SQL查询转换为具有不同语言风格的自然语言问题，增强模型对多样化表达的适应能力。
- 链式思考（CoT）解决方案合成：为每个合成的Text-to-SQL数据生成详细的CoT解决方案，增强数据的可解释性和训练效果。
模型训练与优化：
- OmniSQL基于大规模合成数据集SynSQL-2.5M进行训练，通过监督学习的方式优化模型参数。
- 使用条件下一个令牌预测损失函数进行训练，确保模型能够准确生成SQL查询和详细的推理过程。
- 提供三种不同参数规模（7B、14B和32B）的模型版本，满足不同应用场景下的性能和资源需求。
推理与优化：
- 在推理阶段，OmniSQL支持贪婪解码和采样策略，通过多数投票机制选择最佳SQL查询，提高模型的准确性和鲁棒性。
- 通过详细的CoT解决方案，OmniSQL能够更好地理解和处理复杂的自然语言问题，生成准确的SQL查询。