Мы рады открыть исходный код модели серии XiYanSQL-QwenCoder, посвященной продвижению разработки LLM в домене text-to-SQL. На данный момент XiYanSQL-QwenCoder охватывает четыре основных размера модели: параметры 3B, 7B, 14B и 32B, чтобы удовлетворить потребности разных разработчиков. — Модель XiYanSQL-QwenCoder демонстрирует высокую производительность в поколении SQL, а XiYanSQL-QwenCoder-32B достигает 69,03% EX на ТЕСТОВОМ НАБОРЕ ПТИЦ, устанавливая новую SOTA с одной точно настроенной моделью. Другие модели в серии также сохраняют лидирующие позиции в своих соответствующих размерах. — Модель XiYanSQL-QwenCoder поддерживает несколько диалектов SQL, таких как SQLite, PostgreSQL и MySQL. — Модель XiYanSQL-QwenCoder может использоваться непосредственно для задач преобразования текста в SQL или служить лучшей отправной точкой для точной настройки моделей SQL. Модели XiYanSQL-QwenCoder, как многодиалектные базовые модели SQL, демонстрируют надежные возможности генерации SQL. Ниже представлены результаты оценки на момент выпуска. Мы провели комплексную оценку производительности модели в двух форматах схем, M-Schema и оригинальном DDL, используя тесты BIRD и Spider в домене Text-to-SQL. Здесь…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Текст в SQL Диалог / чат Генерация кода
Языки программирования:
SQL
Задача: Генерация текста
Автор: XGenerationLab
Теги: qwen2, Text-to-SQL, SQL, NL2SQL, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 3 | Загрузок: 32
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
