# 構造化データクエリ

Wikisql
Mistral-7B-v0.1をファインチューニングしたSQL生成モデル。テーブルと質問からSQL文を生成可能
大規模言語モデル
W
predibase
23
5
Sqlcoder GGUF
その他
SqlcoderはDefog.aiによって開発されたSQLコード生成に特化したモデルで、StarCoderアーキテクチャを基にしており、自然言語クエリをSQL文に変換できます。
大規模言語モデル 複数言語対応
S
TheBloke
510
18
Nsql Llama 2 7B
NSQL-Llama-2-7BはLlama-2 7BモデルをファインチューニングしたSQL生成モデルで、自然言語をSQLクエリに変換するために設計されています。
大規模言語モデル Transformers
N
NumbersStation
223
82
Flan T5 Text2sql With Schema V2
これはFLAN-T5アーキテクチャに基づくアップグレード版のテキストからSQLへの変換モデルで、自然言語の質問をSQLクエリ文に変換するために特別に設計されています。
大規模言語モデル Transformers 英語
F
juierror
331
33
Omnitab Large Finetuned Wtq
OmniTabは表ベースの質問応答モデルで、自然および合成データによる事前学習を通じて少数ショットの表質問応答能力を実現しています。
質問応答システム Transformers 英語
O
neulab
55
7
T5 Base Table Question Generator
Apache-2.0
これはT5-baseアーキテクチャを基にしたモデルで、WikiSQLデータセットでファインチューニングされ、表から質問を生成するために使用されます。
質問応答システム Transformers
T
PrimeQA
43
2
Tapex Large Finetuned Wikisql
Apache-2.0
TAPEX-largeはWikiSQLデータセットで微調整された表質問応答モデルで、自然言語の質問を理解し、表データに基づいてSQLクエリを生成または直接回答できます。
質問応答システム Transformers 英語
T
nielsr
27
0
Tapas Medium Masklm
TAPASは、表データと関連するクエリを処理するために特別に設計された、表ベースの事前学習言語モデルです。
大規模言語モデル Transformers
T
google
14
1
Tapex Large Finetuned Sqa
Apache-2.0
TAPEX-largeは表データを事前学習した大規模言語モデルで、表質問応答タスク向けに特別に微調整されています。ニューラルSQLエグゼキューターを通じて表を理解し、表内容に関する自然言語質問に答えることができます。
質問応答システム Transformers 英語
T
nielsr
30
0
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