基于 prompt 的 In context Learning（ICL）方法；基于 text2sql 任务构建数据集并且微调开源的 LLM 以适配 text2sql 任务 基于 prompt 的方法相对来说成本较低，方法和效果都有相对成熟的结果；微调 LLM 的方法受限于消耗资源比较大，计算成本过高，没有得到很好地探索。B-GPT-Hub是一款很好的项目，这是一个基于...
sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh 这一步将会在dbgpt_hub/data路径下生成以下4个文件,其中example_text2sql_train.json是后续用来微调的数据集,example_text2sql_dev.json是后续用来评估的数据集: 3. 模型准备——Llama-2-7b-chat-hf为例 下载huggingface模型,这里下载的是Llama-2-7b-chat-hf,...
NL2SQL之DB-GPT-Hub<详解篇>:text2sql任务的微调框架和基准对比 1.DB-GPT-Hub简介 2.代码架构设计 2.1 数据集构建 2.2 模型训练 2.2.1基础模型 2.2.2 微调方式 2.3 模型预测 2.4 模型评估 3.benchmark 设计 3.1 数据集 3.1.1 spider 3.1.2 BIRD 4. 实验 Insight 4.1 不同难易程度任务的效果差异 4.2...
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...
DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中,最终实现基于数据库的自动问答能力,让用户可以通过自然语言描述...
在dbgpt_hub/data/目录你会得到新生成的训练文件example_text2sql_train.json 和测试文件example_text2sql_dev.json ,数据量分别为8659和1034条。 对于后面微调时的数据使用在dbgpt_hub/data/dataset_info.json中将参数file_name值给为训练集的文件名,如example_text2sql_train.json。
2.DB-GPT-Hub:利用LLMs实现Text-to-SQL微调 DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中,最终实现基于数...
【DB-GPT-Hub: 利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中,最终实现基于数据库的自动问答能力,让用户可以通过自然语言描述完...
从spider数据集链接下载spider数据集,默认将数据下载解压后,放在目录dbgpt_hub_sql/data下面,即路径为dbgpt_hub_sql/data/spider。 数据预处理部分,只需运行如下脚本即可: ## 生成train数据 和dev(eval)数据,sh dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh ...
DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目,主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤,通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本,让更多的开发者参与到Text-to-SQL的准确度提升工作当中,最终实现基于数据库的自动问答能力,让用户可以通过自然语言描述...