# データベースクエリ生成

Qwen2.5-3B-Instructをベースに微調整された、自然言語のクエリをSQL文に変換するモデルです。

Postgres、Redshift、Snowflakeデータベース専用に設計されたテキストからSQLを生成する言語モデルで、最先端の汎用モデルに匹敵する性能を発揮します。

GoogleのT5-smallモデルをファインチューニングしたバージョンで、英語の自然言語クエリをSQL SELECTクエリ文に翻訳するために特別に設計されています。

これはTinyLlama-1.1B-Chat-v1.0をファインチューニングしたモデルで、自然言語の質問とテーブル構造定義(DDL)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。

Llama 1B蒸留に基づくテキストからSQLへのモデルで、複数のベンチマークテストでChatGPTやClaudeを上回る性能

SQLCoder-34BはDefogが開発した340億パラメータの自然言語からSQLクエリへの変換モデルで、sql-eval評価においてGPT-4などの主要モデルを凌駕

T5-smallをファインチューニングした軽量モデルで、テーブル構造を含む自然言語からSQLクエリを生成でき、複数テーブルの結合操作をサポートします。

CodeS-7BはSQL生成に最適化されたコード大規模言語モデルで、StarCoderBase-7Bを基に増分事前学習を行い、最大8,192トークンの文脈長をサポートします。

これはFlan-T5ベースのテキストからSQLへの変換モデルで、自然言語の質問とテーブル構造に基づいてSQLクエリ文を生成します。

T5 - 3Bアーキテクチャに基づいて微調整されたテキストからSQLへの変換モデルで、PICARD制約デコード技術により構造化クエリ生成の正確性を大幅に向上させます。

このモデルはGoogleのT5-baseをWikiSQL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、英語の自然言語クエリをSQL文に変換するために特別に設計されています。

これはGoogleのT5-smallモデルをWikiSQLデータセットで微調整したバージョンで、英語の自然言語クエリをSQL文に変換するために使用されます。