Эта модель представляет собой модель рассуждения для задачи Text2SQL, представленную в Think2SQL: усиление возможностей рассуждения LLM для Text2SQL. Эта модель представляет собой доработанную версию Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct для набора данных Simone-Papicchio/bird. Он был обучен с использованием TRL. Наилучшая производительность модели обеспечивается с помощью системной и пользовательской подсказок. Модель предназначена для использования с тремя входными данными: вопрос, доказательство и схема базы данных. Начиная с Transformers >= 4.43.0 и далее, вы можете запускать диалоговый вывод, используя абстракцию конвейера Transformers или используя классы Auto с функциейgenerate(). Обязательно обновите установку трансформаторов с помощью pip install —upgrade Transformers. Эта модель была обучена с помощью GRPO, метода, представленного в книге DeepSeekMath: расширение границ математического рассуждения в моделях открытого языка. — TRL: 0.17.0.dev0 — Трансформеры: 4.51.0 — Pytorch: 2.5.1 — Наборы данных: 3.5.0 — Токенизаторы: 0.21.1
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Текст в SQL Логика и рассуждение Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: simone-papicchio
Теги: qwen2, generated_from_trainer, open-r1, Text2SQL, Reasoning, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 9 | Загрузок: 70
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
