Ein 4B-Modell erzeugt 81 % schnellere Query-Pläne als Postgres
Training a 4B model to produce 81% faster query plans than Postgres
Ein Experiment zeigt, dass ein kleines Open-Weights-Modell mit 4B Parametern durch überwachtes Feintuning und agentisches Reinforcement Learning (RL) Postgres-Query-Pläne erzeugen kann, die die Standardpläne deutlich übertreffen. Über 113 join-lastige Abfragen hinweg wurde eine Latenzreduktion von 44,7 % erreicht, obwohl das Modell anfangs für 99 dieser Abfragen keinen Plan erstellen konnte. Der Autor beschreibt den Aufbau einer Postgres-Messumgebung, eine angepasste GRPO-Variante für verrauschte Umgebungen und die Verteilung des RL auf zwei Maschinen.
Der erste Join reduziert die 2 Mio. movie_companies-Einträge auf die 5 % der Unternehmen, die japanisch sind. Unter der Annahme einer Gleichverteilung (wir werden später diskutieren, warum wir das annehmen) ergibt dieser Join etwa 100.000 Zeilen.