一种能够将自然语言转化为SQL的大语言模型。
7B
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5 个月前
f5bfb43eaf6d · 4.1GB
模型
架构llama
·
参数6.74B
·
量化Q4_K_M
4.1GB
参数
{"stop":["<|endoftext|>"]}
37B
说明文档
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。新的模型权重带来更高效的模型 —— 尤其是在连接操作上。
如果在此之前下载了模型,请重新下载权重以获得最佳性能。
SQLCoder-7B-2 模型卡片
一种能够将自然语言转化为SQL的大语言模型。
模型详情
模型描述
这是 Hub 上推送的 🤗 transformers 模型的模型卡片,此模型卡片已自动生成。
- 由: Defog, Inc
- 模型类型: [文本到SQL]
- 许可证: [CC-by-SA-4.0]
- 微调的模型: [CodeLlama-7B]
模型来源 [可选]
用法
此模型旨在由非技术用户使用来理解其SQL数据库中的数据。此模型被视为分析工具,而不是数据库管理工具。
该模型未接受针对具有数据库写入权限的用户发送的恶意请求的训练,并且仅应由具有只读访问权限的用户使用。
如何开始使用该模型
使用这里的代码开始使用模型。
提示
请使用以下提示以获取最佳结果。请记住,为了获得最佳结果,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 PostgreSQL 基于评估框架 SQL-Eval 上进行了评估,该框架用于测试和对齐模型功能。
更多关于 SQLEval 的方法论可以在此处阅读这里。
结果
我们将生成的每个问题分类到6个类别之一。表格显示了每个模型在每个类别中正确回答问题的百分比。
日期 | group_by | order_by | ratio | join | 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 |
模型卡片联系方式
在X上联系我们@defogdata或在电子邮件中联系founders@defog.ai