Think2sql 7B

🚀 Think2SQL-7B

このモデルは、Text2SQLタスクの推論モデルで、Think2SQL: Reinforce LLM Reasoning Capabilities for Text2SQLで紹介されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、SystemとUserのプロンプトを用いることで最適な性能を発揮します。このモデルは、質問、証拠、データベーススキーマの3つの入力を使用することを想定しています。

transformers >= 4.43.0 以降では、Transformersの pipeline 抽象化を使用するか、generate() 関数を持つAutoクラスを利用して会話型推論を実行できます。

pip install --upgrade transformers を実行して、transformersのインストールを更新してください。

基本的な使用法

import transformers
import torch
model_id = "simone-papicchio/Think2SQL-7B"
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

system_message = (
    "You are a helpful AI Assistant that provides well-reasoned and detailed responses. "
    "You first think about the reasoning process as an internal monologue and then provide the user with the answer. "
    "Respond in the following format: <think>\n...\n</think>\n<answer>\n...\n</answer>"
).strip()

user_message = (
    "Answer the following question with the SQL code. Use the piece of evidence and base your answer on the database schema. "
    "Given the question, the evidence and the database schema, return in the <answer> tags only the SQL script that addresses the question.\n"
    "Question:\n{question}\n\n"
    "Evidence:\n{evidence}\n\n"
    "Database Schema:\n{schema}\n\n"
    "Return only the SQL script enclosed in <answer> tags."
).strip()

messages = [
    {"role": "system", "content": system_message},
    {"role": "user", "content": user_message},
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=30_000,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

📚 ドキュメント

モデル情報

このモデルは、Think2SQL: Reinforce LLM Reasoning Capabilities for Text2SQL で紹介されたText2SQLタスクの推論モデルです。

このモデルは、Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct を simone-papicchio/bird データセットでファインチューニングしたバージョンです。TRL を使用してトレーニングされています。

トレーニング手順

このモデルは、DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models で紹介されたGRPOという方法でトレーニングされています。

フレームワークのバージョン

引用

@misc{papicchio2025think2sqlreinforcellmreasoning,
      title={Think2SQL: Reinforce LLM Reasoning Capabilities for Text2SQL}, 
      author={Simone Papicchio and Simone Rossi and Luca Cagliero and Paolo Papotti},
      year={2025},
      eprint={2504.15077},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG},
      url={https://arxiv.org/abs/2504.15077}, 
}

@inproceedings{papicchio2023qatch,
  title={QATCH: benchmarking SQL-centric tasks with table representation learning models on your data},
  author={Papicchio, Simone and Papotti, Paolo and Cagliero, Luca},
  booktitle={Proceedings of the 37th International Conference on Neural Information Processing Systems},
  pages={30898--30917},
  year={2023}
}

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。