Sqlcoder 7b 2

🚀 SQLCoder-7B-2

SQLCoder-7B-2は、自然言語からSQLを生成するための高性能な大規模言語モデルです。このモデルは、データベース内のデータを理解するための分析ツールとして使用できます。

🚀 クイックスタート

2024年2月7日UTC時間の午前7時にモデルの重みが更新されました。新しいモデルの重みにより、特に結合操作において性能が大幅に向上しています。

それ以前にモデルをダウンロードした場合は、最適な性能を得るために重みを再ダウンロードしてください。

モデルの使用を開始するには、こちらのコードを使用してください。

✨ 主な機能

このモデルは、非技術的なユーザーがSQLデータベース内のデータを理解するために使用することを目的としています。分析ツールとして使用され、データベース管理ツールとしては使用されません。

また、このモデルはデータベースに書き込みアクセス権限を持つユーザーからの悪意のある要求を拒否するように訓練されていないため、読み取り専用アクセス権限を持つユーザーのみが使用する必要があります。

📦 インストール

このセクションでは、モデルのインストールに関する具体的な手順が提供されていません。

💻 使用例

基本的な使用法

最適な結果を得るには、以下のプロンプトを使用してください。また、最適な結果を得るためにdo_sample=Falseとnum_beams=4を使用することを忘れないでください。

### 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]

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

これは🤗 transformersモデルのモデルカードで、Hubに公開されています。このモデルカードは自動生成されています。

• 開発元: Defog, Inc
• モデルの種類: [Text to SQL]
• ライセンス: [CC-by-SA-4.0]
• ファインチューニング元のモデル: [CodeLlama-7B]

モデルのソース [オプション]

• HuggingFace:
• GitHub:
• デモ:

評価

このモデルは、Defogによって開発されたPostgreSQLベースの評価フレームワークであるSQL-Evalを使用して評価されました。このフレームワークは、モデルの機能のテストと調整に使用されます。

SQLEvalの背後にある方法論の詳細については、こちらを参照してください。

結果

生成された各質問を6つのカテゴリのいずれかに分類しました。表は、各モデルが正しく回答した質問の割合をカテゴリごとに表示しています。

📄 ライセンス

このモデルはCC-by-SA-4.0ライセンスの下で提供されています。

モデルカードの問い合わせ

X（旧Twitter）で@defogdataまで、またはメールでfounders@defog.aiまでお問い合わせください。