/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 фев 2024

sqlcoder-7b-2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

SQLCoder-7B-2 — языковая модель для преобразования запросов на естественном языке в SQL, разработанная компанией Defog, Inc.

21 134скачиваний за 30 дней446лайковвеса обновлены12 фев 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Модель предназначена для аналитики данных: она помогает нетехническим пользователям формулировать SQL-запросы к базам данных на основе описания их схемы. Это аналитический инструмент, а не средство администрирования баз данных.

Модель дообучена на базе CodeLlama-7B и распространяется через библиотеку Transformers как модель генерации текста. Для оптимальных результатов рекомендуется использовать детерминированную генерацию без сэмплирования и четыре beam search-гипотезы. Входные данные должны содержать вопрос пользователя и схему базы данных в виде DDL-описаний. В README не указаны поддерживаемые языки естественного языка, точный размер контекста и перечень модальностей; по назначению модель ориентирована на текстовые вопросы и SQL.

По данным оценки SQL-Eval, модель показывает высокие результаты в задачах с датами, группировкой, сортировкой, отношениями и объединениями таблиц, однако качество зависит от типа запроса и ниже в категории where. Важное ограничение безопасности заключается в том, что модель не обучалась отклонять вредоносные запросы от пользователей с правом записи, поэтому её следует применять только в средах с доступом к базам данных в режиме только для чтения. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Update notice

The model weights were updated at 7 AM UTC on Feb 7, 2024. The new model weights lead to a much more performant model – particularly for joins.

If you downloaded the model before that, please redownload the weights for best performance.

Model Card for SQLCoder-7B-2

A capable large language model for natural language to SQL generation.

image/png

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: Defog, Inc
  • Model type: [Text to SQL]
  • License: [CC-by-SA-4.0]
  • Finetuned from model: [CodeLlama-7B]

Model Sources [optional]

Uses

This model is intended to be used by non-technical users to understand data inside their SQL databases. It is meant as an analytics tool, and not as a database admin tool.

This model has not been trained to reject malicious requests from users with write access to databases, and should only be used by users with read-only access.

How to Get Started with the Model

Use the code here to get started with the model.

Prompt

Please use the following prompt for optimal results. Please remember to use do_sample=False and num_beams=4 for optimal results.

### 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]

Evaluation

This model was evaluated on SQL-Eval, a PostgreSQL based evaluation framework developed by Defog for testing and alignment of model capabilities.

You can read more about the methodology behind SQLEval here.

Results

We classified each generated question into one of 6 categories. The table displays the percentage of questions answered correctly by each model, broken down by category.

dategroup_byorder_byratiojoinwhere
sqlcoder-70b9691.497.185.797.191.4
sqlcoder-7b-29691.494.391.494.377.1
sqlcoder-34b8094.385.777.185.780
gpt-47294.397.18091.480
gpt-4-turbo7691.491.462.888.677.1
natural-sql-7b5688.685.76088.680
sqlcoder-7b6482.974.354.374.374.3
gpt-3.57277.182.834.365.771.4
claude-25271.474.357.165.762.9

Model Card Contact

Contact us on X at @defogdata, or on email at founders@defog.ai

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
7e5b6f7

0 моделей