一个用于自然语言到SQL生成的强大大型语言模型。
7B
5个月前更新
5个月前
4b4d56f9ff78 · 3.8GB
模型
架构llama
·
参数6.74B
·
量化Q4_0
3.8GB
参数
{"stop":[""<|endoftext|>""]}
37B
README文件
许可协议:cc-by-sa-4.0
更新通知
该模型权重于2024年2月7日UTC早晨7点更新。新的模型权重导致模型性能大幅提升 - 特别是对于连接操作。
如果您在此时间之前下载了模型,请重新下载权重以获得最佳性能。
SQLCoder-7B-2模型卡
一个用于自然语言到SQL生成的强大大型语言模型。
模型详情
模型描述
这是已推送到Hub的🤗 transformers模型的模型卡。此模型卡已自动生成。
- 开发团队: Defog, Inc
- 模型类型: [文本到SQL]
- 许可: [CC-by-SA-4.0]
- 微调自模型: [CodeLlama-7B]
模型源代码[可选]
用途
此模型旨在由非技术人员使用,以理解SQL数据库中的数据。它被视为一种分析工具,而不是数据库管理工具。
此模型未针对拒绝具有写出数据库权限的用户恶意的请求数据进行训练,因此只能由具有仅读访问权限的用户使用。
如何开始使用模型
使用此处代码开始使用模型。
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=False
和 num_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
此模型在Defog开发的SQL-Eval上进行了评估,这是一个基于PostgreSQL的评估框架,用于测试和校准模型的能力。
您可以在此处了解更多关于SQLEval背后的方法。
结果
我们将生成的每个问题分类到6个类别之一。表格显示每个模型按类别分类回答正确问题的百分比。
日期 | 分组 | 排序 | 比率 | 连接 | WHERE子句 | |
---|---|---|---|---|---|---|
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 |
模型卡联系信息
在X上通过 @defogdata 或通过founders@defog.ai 联系我们