NSQL — это семейство авторегрессионных больших базовых моделей (FM) с открытым исходным кодом, разработанных специально для задач генерации SQL. В этом репозитории мы представляем нового члена NSQL, NSQL-Llama-2-7B. Он основан на оригинальной модели Llama-2 7B от Meta и дополнительно предварительно обучен на наборе данных общих SQL-запросов, а затем точно настроен на наборе данных, состоящем из пар текст-SQL. Общие SQL-запросы — это подмножество SQL из The Stack, содержащее 1 миллион обучающих выборок. Размеченные пары «текст-SQL» взяты из более чем 20 общедоступных источников в сети из стандартных наборов данных. Мы предоставляем наборы данных Spider и GeoQuery для использования в оценке. Мы оцениваем наши модели с помощью двух тестов преобразования текста в SQL: Spider и GeoQuery. Мы оцениваем наши модели с помощью двух тестов преобразования текста в SQL: Spider и GeoQuery. NSQL-llama-2-7B оценивался в тесте Spider, стандартной академической оценке систем преобразования текста в SQL. 1. Производительность сложных запросов: NSQL-llama-2-7B значительно превосходит GPT-4 по сложным запросам: — Улучшение на +43% по запросам соединения — Улучшение на +54% по вложенным запросам 2. Точность сопоставления: NSQL достигает точности сопоставления 66,3% по сравнению с 41,9% у GPT-4 (+24,4 балла), что указывает на более структурно правильную…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Текст в SQL
Задача: Генерация текста
Автор: NumbersStation
Теги: llama, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 82 | Загрузок: 88
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
