图 1.DB-GPT-Hub 的架构流程图 如图一所示：DB-GPT-Hub 项目重点关注在数据预处理 - 数据集构建 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证部分，微调得到的模型可以无缝衔接部署到 DB-GPT 框架中，然后结合知识问答和数据分析等能力展示模型在 Text2SQL 领域的优越性能。具体功能：数据集构建：将原生的 text2SQL ...
为了充分利用大语言模型(Large Language Model,简写为 LLM)的语言理解能力,提高 Text2SQL 的模型微调效率和模型精度,在 DB-GPT 框架下提出了一个端到端大模型 Text2SQL 微调子框架 DB-GPT-Hub。在 DB-GPT 框架下,构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的全链...
为了充分利用大语言模型(Large Language Model,简写为 LLM)的语言理解能力,提高 Text2SQL 的模型微调效率和模型精度,在 DB-GPT 框架下提出了一个端到端大模型 Text2SQL 微调子框架 DB-GPT-Hub。在 DB-GPT 框架下,构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的全链...
为了充分利用大语言模型(Large Language Model,简写为 LLM)的语言理解能力,提高 Text2SQL 的模型微调效率和模型精度,在 DB-GPT 框架下提出了一个端到端大模型 Text2SQL 微调子框架 DB-GPT-Hub。在 DB-GPT 框架下,构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的全链...
图1.DB-GPT-Hub 的架构流程图 如图一所示:DB-GPT-Hub 项目重点关注在数据预处理 - 数据集构建 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证部分,微调得到的模型可以无缝衔接部署到 DB-GPT 框架中,然后结合知识问答和数据分析等能力展示模型在 Text2SQL 领域的优越性能。
为了充分利用大语言模型(Large Language Model,简写为 LLM)的语言理解能力,提高 Text2SQL 的模型微调效率和模型精度,在 DB-GPT 框架下提出了一个端到端大模型 Text2SQL 微调子框架 DB-GPT-Hub。在 DB-GPT 框架下,构架了 Text2SQL 领域下的数据预处理 - 模型微调 - 模型预测 - 模型验证 - 模型评估的全链...