SQLCoder от Rain — это современная модель большого языка (LLM), предназначенная для преобразования естественного языка в SparkSQL. SQLCoder Rain с 32B параметрами точно настроен на основе Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Оптимизированный для задач преобразования естественного языка в SparkSQL, SQLCoder Rain эффективно обрабатывает контексты, содержащие до 32 тысяч токенов, что делает его особенно подходящим для генерации сложных и крупномасштабных SQL-запросов. SQLCoder Рейна принял шаблон Alpaca со следующим форматом приглашений. sql ваш вывод Spark SQL-запрос ` Мы следовали логике оценки из SQL-Eval, чтобы сравнить прогнозируемые результаты с реальными: 1. Если прогнозируемый кадр данных точно соответствует основному истинному кадру данных, прогноз считается правильным. 2. Если основной истинный SQL не содержит логики сортировки, и прогнозируемый кадр данных после сортировки соответствует основному истинному кадру данных, прогноз считается правильным. 3. Если столбцы в кадре основных истинностных данных являются подмножеством прогнозируемого кадра данных, прогноз считается правильным. 4. Во всех остальных случаях прогноз считается неверным. Мы сравнили точность генерации SQLCoder от Rain с современным естественным…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Генерация кода Текст в SQL
Задача: Генерация текста
Автор: SuanChang
Теги: qwen2, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 9 | Загрузок: 12
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
