在 SQL 注入中，你可以使用「DROP TABLE」攻击来破解不良代码。在 LLM 中同样会遇到相同的问题，不良代码会将字符串的特殊 token 描述符解析为实际的特殊 token，弄混输入表示，导致 LLM 无法分发聊天模版。下面是一个使用当前 huggingface Llama 3 分词器默认的示例。可以看到，同时出现了两种不直观的情况：<|begin...
在AI的浪潮之巅,一款名为SQLCoder-7b的模型在huggingface上震撼发布,它不仅在文本转SQL生成上与GPT-4平分秋色,更在数据处理的速度和准确性上实现了惊人突破, 甚至有超越GPT-4的势头。 然而,让人好奇的是,…
然而,使用这样的方法,您还将拥有LLM上的另一层抽象(类似于我们前面讨论的LangChain)。如果需要,它将允许您轻松地从一个后端切换到另一个后端。LMQL可以使用不同的后端:OpenAI、HuggingFace Transformers或llama.cpp。 您可以在本地安装LMQL,也可以在线使用基于Web的Playground。Playground可以非常方便地进行调试,但您只...
尽管对改进基于LLM的Text-to-SQL模型的准确性和适用性进行了广泛研究 (H. Li et al. 2024; Pourreza and Rafiei 2024; Gao et al. 2023; Z. Li et al. 2024) , 后门攻击 (Yingqi Liu et al. 2018; Gu, Dolan-Gavitt, and Garg 2017) 对这些模型的研究仍然很少。具体来说,攻击者从开源平台下载预...
💻 演示:https://defog.ai/sqlcoder-demo/ 🤗 模型:https://huggingface.co/defog/sqlcoder-7b-2 🤖 Github:https://github.com/defog-ai/sqlcoder/ 结语 SQLCoder-7b的崛起,不仅是一次技术的飞跃,更是对数据洞察民主化的重要一步。 欢迎关注留言交流!
在AI的浪潮之巅,一款名为SQLCoder-7b的模型在huggingface上震撼发布,它不仅在文本转SQL生成上与GPT-4平分秋色,更在数据处理的速度和准确性上实现了惊人突破,甚至有超越GPT-4的势头。 然而,让人好奇的是,这款模型究竟是如何实现这一飞跃的?它的秘密武器究竟是什么?
将自然语言转换为SQL语句已经不再遥不可及。NLP的进步使得我们不仅可以使用LLM(大型语言模型),还可以通过微调教授他们新的技能,这也被称为迁移学习。可以使用一个预先训练的模型作为起点,然后使用较小的标记数据集从而获得比单独使用数据训练更好的性能。在
CPU 进行推理。资源 GitHub 仓库：https://github.com/RUCKBReasoning/OmniSQL HuggingFace 仓库：https://huggingface.co/seeklhy/OmniSQL-7B ️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
将HuggingFace adapter 合并到训练的基座模型中 xtuner convert merge ${BASE_LLM_PATH} ${ADAPTER_PATH} ${SAVE_PATH} --max-shard-size 2GB 6.2 快速使用编写一个 cli_demo.py 脚本用来简单使用import torch from modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name_or_path = "...
该模型在GitHub、Huggingface以及Modelscope等多个平台上均可获取，用户可根据自身需求选择合适的平台进行下载和使用。此外，Chat2DB还推出了SQL Chat功能，这一特色功能已在GitHub上获得了4K星的热烈支持。想要了解更多或参与开发的用户，可以通过访问https://github.com/sqlchat/sqlchat获取更多信息。SQL Chat不仅是一个...