Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 2,5 млрд
Размер весов: 5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: gemma · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 7 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

gemma-1.1-2b-it_text_to_sql_format_chatML_V1

NickyNicky

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Чат-модель Gemma на 2,5 млрд параметров, дообученная для генерации SQL-запросов по текстовым инструкциям.

22скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены7 апр 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

NickyNicky/gemma-1.1-2b-it_text_to_sql_format_chatML_V1 — дообученная чат-модель семейства Gemma от автора NickyNicky, предназначенная для генерации SQL по запросам на естественном языке. Она построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM и содержит 2,5 млрд параметров; модель рассчитана на контекст до 8192 токенов и использует формат safetensors в библиотеке Transformers.

В метаданных указаны английский язык и наборы данных gretelai/synthetic_text_to_sql и NickyNicky/synthetic_text_to_sql_format_chatML_gemma. README приводит результаты обучения за 2,01 эпохи и 2509 шагов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация SQL по вопросу на английском языке
преобразование текстового запроса к базе данных в SQL
создание SQL по синтетическим примерам text-to-SQL

Ограничения

README сообщает о ходе обучения, но не приводит оценок качества на тестовых наборах или подробностей о точности генерации. Поддержка языков, кроме английского, не заявлена в метаданных.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Metrics.

TrainOutput(global_step=2509,
  training_loss=0.2509715025906736,
  metrics={'train_runtime': 22783.0743,
    'train_samples_per_second': 8.81,
    'train_steps_per_second': 0.11,
    'total_flos': 1.820581902144553e+18,
    'train_loss': 0.2509715025906736,
    'epoch': 2.01
    }
)

Take dataset.

gretelai/synthetic_text_to_sql

Dataset format gemma fine tune.

NickyNicky/synthetic_text_to_sql_format_chatML_gemma

colab examples and Gradio.

https://colab.research.google.com/drive/1-0PsRAqTum2UuvsXb9JtXxLISIUWd8zv?usp=sharing

gradio colab.

$ train

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: GemmaForCausalLM
Ревизия весов: 7e17ac9