一种能够将自然语言转换为SQL的大型语言模型。

7B

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README


许可证:cc-by-sa-4.0

更新通知

2024年2月7日UTC早上7点更新了模型权重。新的模型权重使得模型性能大幅提升——尤其是在连接操作方面。

如果您在那之前下载了该模型,请重新下载权重以获得最佳性能。

SQLCoder-7B-2的模型卡片

一种能够将自然语言转换为SQL的大型语言模型。

image/png

模型详细信息

模型描述

这是在Hub上推送的 🤗 transformers 模型的模型卡片。这个模型卡片是自动生成的。

  • 由: Defog, Inc
  • 模型类型: [文本到SQL]
  • 许可证: [CC-by-SA-4.0]
  • 基于以下模型微调: [CodeLlama-7B]

模型来源 [可选]

用途

该模型旨在供非技术用户使用,以理解其SQL数据库中的数据。它被视为分析工具,而非数据库管理工具。

该模型尚未经过训练以拒绝对数据库具有写入权限的用户发出的恶意请求,应仅由具有只读访问权限的用户使用。

如何开始使用此模型

使用以下代码《a href="https://github.com/defog-ai/sqlcoder/blob/main/inference.py" rel="nofollow">此处开始使用模型。

提示

请使用以下提示以获得最佳结果。请记住,为了最佳结果,请使用 do_sample=Falsenum_beams=4

### Task
Generate a SQL query to answer [QUESTION]{user_question}[/QUESTION]

### Database Schema
The query will run on a database with the following schema:
{table_metadata_string_DDL_statements}

### Answer
Given the database schema, here is the SQL query that [QUESTION]{user_question}[/QUESTION]
[SQL]

评估

该模型在 Defog 开发的基于 PostgreSQL 的评估框架 SQL-Eval 上进行了评估,用于测试和校准模型功能。

有关 SQLEval 的方法,请参阅此处

结果

我们将每个生成的查询分类为6个类别之一。表格显示了每个模型在每个类别中正确回答的查询百分比。

日期 按组别 按顺序 连接 where
sqlcoder-70b 96 91.4 97.1 85.7 97.1 91.4
sqlcoder-7b-2 96 91.4 94.3 91.4 94.3 77.1
sqlcoder-34b 80 94.3 85.7 77.1 85.7 80
gpt-4 72 94.3 97.1 80 91.4 80
gpt-4-turbo 76 91.4 91.4 62.8 88.6 77.1
natural-sql-7b 56 88.6 85.7 60 88.6 80
sqlcoder-7b 64 82.9 74.3 54.3 74.3 74.3
gpt-3.5 72 77.1 82.8 34.3 65.7 71.4
claude-2 52 71.4 74.3 57.1 65.7 62.9

模型卡片联系信息

在X上通过 @defogdata 或通过电子邮件至 founders@defog.ai 联系我们