强大的用于自然语言到SQL生成的语言模型。
7B
1,043 Pulls 更新于5个月前
更新于5个月前
5个月前
f5bfb43eaf6d · 4.1GB
模型
架构llama
·
参数量6.74B
·
量化Q4_K_M
4.1GB
参数
{"stop":["<|endoftext|>"]}
37B
自述文件
许可证: cc-by-sa-4.0
更新通知
模型权重于2024年2月7日UTC早上7点更新。新的模型权重使模型性能显著提高——尤其是在连接操作方面。
如果您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
强大的用于自然语言到SQL生成的语言模型。
模型详细信息
模型描述
这是Hub上已推送的一个🤗transformers模型的模型卡片。此模型卡片已自动生成。
- 开发者: Defog, Inc
- 模型类型: [文本到SQL]
- 许可证: [CC-by-SA-4.0]
- 微调自模型: [CodeLlama-7B]
模型来源 [可选]
用途
此模型旨在由非技术用户使用来理解SQL数据库中的数据。该模型用作分析工具,而不是数据库管理工具。
此模型未经训练以拒绝拥有数据库写访问权限的用户的有害请求,并且应由具有只读访问权限的用户使用。
如何开始使用此模型
使用此代码开始使用该模型。
提示
请使用以下提示以获得最佳结果。请记住使用do_sample=False
和num_beams=4
以获得最佳结果。
### 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SQL-Eval上进行了评估,这是Defog开发的一个基于PostgreSQL的评估框架,用于测试和调整模型功能。
您可以在这里了解更多关于SQLEval背后的方法论。
结果
我们将生成的每个问题分类到6个类别中的一个。表格显示了每个模型在每个类别中正确回答的问题的百分比。
日期 | 分组 | 排序 | 比率 | 连接 | 条件 | |
---|---|---|---|---|---|---|
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founders@defog.ai