Sparks of Tabular Reasoning via Text2SQL Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
This work reframes the Text-to-SQL task as a pathway for teaching large language models (LLMs) to reason over and manipulate tabular data-moving beyond the traditional focus on query generation.We propose a twostage framework that leverages SQL supervision to develop transferable table reasoning capabilities.First, we synthesize detailed chainof-thought (CoT) traces from real-world SQL queries, providing step-by-step, clause-level supervision that teaches the model how to traverse, filter, and aggregate table fields.Second, we introduce a Group Relative Policy Optimization (GRPO) reinforcement learning objective that connects SQL execution accuracy to generalizable reasoning by encouraging steps that extend beyond task-specific syntax and transfer across datasets.Empirically, our approach improves performance on standard Text-to-SQL benchmarks and achieves substantial gains on reasoningintensive datasets such as BIRD, CRT-QA and Tablebench, demonstrating enhanced generalization and interpretability.Specifically, the distilled-quantized LLaMA-8B model achieved a 34% relative increase in exact match scores on CRT-QA when trained on Text-to-SQL tasks, while Qwen-2.5-7Bachieved a 10% and Qwen-2.5-14B a 6% relative increase.These results suggest that SQL can serve not only as a target formalism but also as an effective scaffold for learning robust, transferable reasoning over structured data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».