llama-3-8B-Instruct-text2sql完整版

项目简介

模型介绍该版本是基于 Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2 进行的微调项目地址：(https://github.com/dusens/llama-3-8B-Instruct-text2sql)

llama-3-sqlcoder-8b 拥有更好理解文件转sql的相关能力基座模型将换成 llama-3-sqlcoder-8b

Model	Method	Easy	Medium	Hard	Extra	All
llama-3-8B-Instruct-text2sql	lora	0.938	0.782	0.581	0.524	0.768
	qlora	0	0	0	0	0
	base	0.297	0.245	0.151	0.095	0.230
Llama2-7B-Chat	lora	0.887	0.641	0.489	0.331	0.626
	qlora	0.847	0.623	0.466	0.361	0.608
	base	0	0	0	0	0
Llama2-13B-Chat	lora	0.907	0.729	0.552	0.343	0.68
	qlora	0.911	0.7	0.552	0.319	0.664
	base	0.214	0.177	0.092	0.036	0.149
CodeLlama-7B-Instruct	lora	0.923	0.756	0.586	0.349	0.702
	qlora	0.911	0.751	0.598	0.331	0.696
	base	0.698	0.601	0.408	0.271	0.539
CodeLlama-13B-Instruct	lora	0.94	0.789	0.684	0.404	0.746
	qlora	0.94	0.774	0.626	0.392	0.727
	base	0.577	0.352	0.201	0.066	0.335
Baichuan2-7B-Chat	lora	0.871	0.63	0.448	0.295	0.603
	qlora	0.891	0.637	0.489	0.331	0.624
	base	0.581	0.413	0.264	0.187	0.392
Baichuan2-13B-Chat	lora	0.903	0.702	0.569	0.392	0.678
	qlora	0.895	0.675	0.58	0.343	0.659
	base	0.395	0.256	0.138	0.042	0.235
Qwen-7B-Chat	lora	0.855	0.688	0.575	0.331	0.652
	qlora	0.911	0.675	0.575	0.343	0.662
	base	0.871	0.632	0.368	0.181	0.573
Qwen-14B-Chat	lora	0.895	0.702	0.552	0.331	0.663
	qlora	0.919	0.744	0.598	0.367	0.701
	base	0	0	0	0	0
ChatGLM3-6b	lora	0.855	0.605	0.477	0.271	0.59
	qlora	0.843	0.603	0.506	0.211	0.581

模型名称	LoRA版
llama-3-8B-Instruct-text2sql-lora	[?ModelScope]

本项目初期使用的训练数据集为 CSPIDER 中文数据集 Spider数据集 BIRD-SQL 数据集，该数据集包含多种数据库环境下的中文到SQL的查询转换样本。我们计划在后续阶段引入更多样的中文文本到SQL的样本，以增强模型的泛化能力和准确性。

Spider: 一个跨域的复杂text2sql数据集，包含了10,181条自然语言问句、分布在200个独立数据库中的5,693条SQL，内容覆盖了138个不同的领域。
BIRD-SQL：数据集是一个英文的大规模跨领域文本到SQL基准测试，特别关注大型数据库内容。该数据集包含12,751对文本到SQL数据对和95个数据库，总大小为33.4GB，跨越37个职业领域。BIRD-SQL数据集通过探索三个额外的挑战，即处理大规模和混乱的数据库值、外部知识推理和优化SQL执行效率，缩小了文本到SQL研究与实际应用之间的差距。
CSpider：2019年9月，西湖大学提出了一个大型中文数据集CSpider，用于复杂和跨领域的语义解析和Text-to-SQL任务，由2位NLP研究人员和1位计算机专业学生从数据集Spider翻译而来，其中包含200个数据库上的10181个问题和5693个独特的复杂SQL查询，具有涵盖138个不同领域的多个表的数据库。