SQLCoder2与SQLCoder-7B模型发布：7B参数规模与卓越性能

标签：AI,SQLCoder2,SQLCoder-7B,开源,性能评估时间：2023-11-26T21:33:10

<h3 id="h3-sqlcoder2-sqlcoder-7b-"><a name="SQLCoder2与SQLCoder-7B模型简介" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>SQLCoder2与SQLCoder-7B模型简介</h3><p>SQLCoder2与SQLCoder-7B是最新开源的两款模型，它们代表了在处理SQL查询方面的重大进步。SQLCoder2基于原始SQLCoder模型进行了显著改进，而SQLCoder-7B则是首个7B参数规模的模型，几乎与SQLCoder2有相同的性能表现。</p>
<h3 id="h3-sqlcoder-"><a name="SQLCoder模型的训练细节和参数信息" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>SQLCoder模型的训练细节和参数信息</h3><p>SQLCoder2是一款15B参数的大型语言模型(LLM)，它是StarCoder模型的微调实现版本。SQLCoder-7B则是基于Mistral-7B模型的微调实现。这两个模型都经过了手工制作的SQL查询的微调，难度逐渐增大。</p>
<p>这些模型的训练过程和数据挑选都进行了精心的调整，以解决原始SQLCoder在处理日期时间函数时的困难，以及有时会幻想出列名或表名的问题。此外，社区对能够部署在较小GPU上的小型模型有很大需求，而不是需要30GB或更多GPU VRAM才能运行的15B参数模型。</p>
<h3 id="h3-sqlcoder-"><a name="SQLCoder模型的性能和评估结果" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>SQLCoder模型的性能和评估结果</h3><p>在开源评估框架中，SQLCoder在训练中未见过的新模式上超越了所有可用的大型语言模型，除了GPT-4。当这些模型针对特定模式进行微调时，其性能显著优于GPT-4。</p>
<h3 id="h3-sqlcoder-"><a name="SQLCoder模型总结" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>SQLCoder模型总结</h3><p>SQLCoder2与SQLCoder-7B模型的发布，不仅解决了原模型的一些问题，还为生产环境中的使用提供了更合适的选择。这两款模型的开源，意味着用户可以更方便地访问和使用它们，无论是通过GitHub还是Huggingface，都可以找到模型权重。同时，用户也可以通过提供的交互式演示来在线体验模型。</p>
<p>原文链接：<a href="https://defog.ai/sqlcoder-demo">SQLCoder2 and SQLCoder-7B Release</a><br>GitHub链接：<a href="https://github.com/defog/sqlcoder">SQLCoder GitHub Repo</a><br>Huggingface链接：<a href="https://huggingface.co/sqlcoder">SQLCoder on Huggingface</a><br>交互式演示：<a href="https://defog.ai/sqlcoder-demo">SQLCoder Interactive Demo</a></p>

SQLCoder2与SQLCoder-7B模型发布：7B参数规模与卓越性能

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