# 構造化データクエリ

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。