Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rfos.fon.bg.ac.rs/handle/123456789/3141Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.creator | Jovanović, Ivan | en_US |
| dc.creator | Škembarević, Milica | en_US |
| dc.creator | Jejić, Olga | en_US |
| dc.creator | Đukić, Marija | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-12-18T07:55:58Z | - |
| dc.date.available | 2025-12-18T07:55:58Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.uri | https://rfos.fon.bg.ac.rs/handle/123456789/3141 | - |
| dc.description.abstract | Veliki jezički modeli su privukli značajnu pažnju zbog sposobnosti generisanja smislenog i preciznog teksta. Prevođenje prirodnog jezika u SQL kod, kao i primena velikih jezičkih modela u ovoj oblasti, postaje sve popularnija tema među istraživačima. U radu se analiziraju performanse dva velika jezička modela, GPT-4o i DeepSeek R1, u generisanju SQL koda iz prirodnog jezika koristeći BIRD skup podataka. Fokus istraživanja je na proceni tačnosti generisanja SQL koda u zavisnosti od složenosti upita, s posebnim akcentom na složenost šema baza podataka. Rezultati pokazuju umerene performanse oba modela, pri čemu GPT-4o postiže tačnost od 60.17%, a DeepSeek R1 tačnost od 60.37%. Iako su ove vrednosti gotovo identične, detaljna analiza otkriva značajne razlike u performansama, pri čemu DeepSeek R1 pokazuje bolje rezultate u rešavanju izazovnijih upita, dok oba modela ostvaruju sličnu tačnost kod jednostavnijih upita. Istraživanje ukazuje na potrebu za detaljnijim testiranjima modela na upitima različite složenosti, kako bi se stekla preciznija slika o njihovim stvarnim sposobnostima. | en_US |
| dc.language.iso | sr | en_US |
| dc.rights | openAccess | en_US |
| dc.source | YU INFO 2025 31. Konferencija o informacionim tehnologijama i informatičkom društvu | en_US |
| dc.subject | NL-to-SQL | en_US |
| dc.subject | ChatGPT | en_US |
| dc.subject | DeepSeek | en_US |
| dc.subject | veliki jezički modeli | en_US |
| dc.subject | obrada prirodnog jezika | en_US |
| dc.title | ChatGPT vs. DeepSeek: Prevođenje prirodnog jezika u SQL kod | en_US |
| dc.type | conferenceObject | en_US |
| dc.type.version | acceptedVersion | en_US |
| item.cerifentitytype | Publications | - |
| item.fulltext | With Fulltext | - |
| item.grantfulltext | open | - |
| item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
| item.languageiso639-1 | sr | - |
| item.openairetype | conferenceObject | - |
| Appears in Collections: | Radovi istraživača / Researchers’ publications | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT vs. DeepSeek Prevođenje prirodnog jezika u SQL kod.pdf | 309.77 kB | Adobe PDF | View/Open |
Page view(s)
16
checked on Dec 28, 2025
Download(s)
12
checked on Dec 28, 2025
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.