基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于呆板学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池角逐第一名，CCF角逐第二名，科大讯飞角逐第三名。拥有多项发明专利。对呆板学习和深度学习拥有自己独到的看法。曾经辅导过若干个非盘算机专业的门生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
  本文重要介绍了基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。

  
1. 前言

  Text-to-SQL（Text2SQL）是一种自然语言处理（NLP）技能，它能够将自然语言描述的题目转换成对应的SQL（Structured Query Language）查询语句。这项技能广泛应用于数据库查询范畴，允许用户以自然语言的形式提出题目，然后自动生成可以在数据库中执行的SQL命令，从而检索出用户所需的信息。
  Text2SQL技能的关键点在于理解用户的题目，并将其映射到数据库的结构上，这通常涉及到识别题目中的关键词、表名、列名以及大概的条件表达式。然后，根据这些信息生成一个符合SQL语法的查询语句。
  Text2SQL技能在学术界和工业界都受到了广泛的关注，并且存在多种数据集和模型来研究和实现这一技能。比方，WikiSQL、Spider等数据集为研究职员提供了丰富的实行材料，而Seq2SQL、IRNet等模型则展示了怎样通过差别的技能手段来实现Text2SQL任务。
  随着大模型技能的发展，Text2SQL干系的大模型如雨后春笋般不停涌现。相比于早期的模型，大模型具有更强的理解和生成能力、更好的泛化性能，从而能够支持更复杂的SQL操作。
  考虑到SQL模型实现了SOTA的结果ÿ

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