在新基准 BIRD 上，ChatGPT 仅能达到 40.08%，相比人类 92.96% 还有很大差距。
背景
大模型（LLM）为通用人工智能（AGI）的发展提供了新的方向，其通过海量的公开数据，如互联网、书籍等语料进行大规模自监督训练，获得了强大的语言理解、语言生成、推理等能力。然而，大模型对于私域数据的利用仍然面临一些挑战，私域数据是指由特定企业或个人所拥有的数据，通常包含了领域特定的知识，将大模型与私域知识进行结合，将会发挥巨大价值。
私域知识从数据形态上又可以分为非结构化与结构化数据。对于非结构化数据，例如文档，通常都通过检索的方式进行增强，可以利用 langchain 等工具可以快速实现问答系统。而结构化数据，如数据库（DB），则需要大模型与数据库进行交互，查询和分析来获取有用的信息。围绕大模型与数据库，近期也衍生出一系列的产品与应用，譬如利用 LLM 打造智能数据库、执行 BI 分析、完成自动表格构建等。其中，text-to-SQL 技术，即以自然语言的方式与数据库进行交互，一直以来都是一个备受期待的方向。
在学术界，过去的 text-to-SQL 基准仅关注小规模数据库，最先进的 LLM 已经可以达到 85.3% 的执行准确率，但这是否意味着 LLM 已经可以作为数据库的自然语言接口？
新一代数据集
最近，阿里巴巴联合香港大学等机构推出了面向大规模真实数据库的全新基准 BIRD (Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs)， 包含 95 个大规模数据库及高质量的 Text-SQL pair，数据存储量高达 33.4 GB。之前最优的模型在 BIRD 上评估仅达到 40.08%，与人类 92.96% 的结果还有很大差距，这证明挑战仍然存在。除了评估 SQL 正确性外，作者还增加了 SQL 执行效率的评估，期待模型不仅可以写正确的 SQL，还能够写出高效的 SQL。
论文：https://arxiv.org/abs/2305.03111
主页：https://bird-bench.github.io
代码：https://github.com/AlibabaResearch/DAMO-ConvAI/tree/main/bird
目前，BIRD 的数据、代码、榜单都已经开源，在全球的下载量已超10000。BIRD在推出之始，就引发了 Twitter 上的广泛关注与讨论。
海外用户的评论也非常精彩：
不容错过的 LLM 项目
非常有用的检查点，提升的温床
AI 可以帮助你，但还不能取代你
我的工作暂时是安全的...
