Мы рады представить версию XiYanSQL-QwenCoder-2504, нашу последнюю модель генерации SQL. Эта версия продолжает оптимизировать предыдущую версию, обеспечивая повышенную производительность. — Наша модель включает в себя важные исследования, сочетающие тонкую настройку и обучение GRPO, использование стратегий GRPO после обучения без мыслительного процесса, достигая как эффективности, так и точности генерации SQL. — Он демонстрирует впечатляющую производительность и поддерживает несколько диалектов, готовый к использованию прямо из коробки. — Улучшены возможности обобщения, позволяющие превосходно работать с различными диалектами и наборами данных за пределами домена. В эту оценку мы также добавили реальный эталонный тест SQL (набор тестов DW), который служит важной базовой точкой внутренней оценки. Этот набор тестов включает в себя тысячи сложных запросов из реальных сценариев на диалектах PostgreSQL и MySQL, что эффективно отражает производительность модели на нескольких диалектах и данных вне домена. Модели XiYanSQL-QwenCoder как многодиалектные базовые модели SQL демонстрируют надежные возможности генерации SQL. Ниже представлены результаты оценки на момент выпуска. Мы провели комплексную оценку…
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, en, zh
Лайков: 8 | Загрузок: 64
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
