mô hình 7b tham số sqlcoder-7b-2 vượt qua gpt-4 trong các tác vụ sql
- SQLCoder-70B là một mô hình mã nguồn mở mới vượt trội hơn tất cả các mô hình khác, kể cả GPT-4, trong nhiều tác vụ SQL.
- Defog đã xây dựng SQLCoder-70B dựa trên mô hình CodeLlama-70B của Meta và tinh chỉnh nó trên tập dữ liệu riêng.
- Tuy nhiên, các mô hình 70B tham số vẫn quá lớn để tích hợp offline hoặc chạy trên laptop.
- Bằng cách sử dụng kỹ thuật distillation, Defog đã huấn luyện một mô hình nhỏ gọn hơn SQLCoder-7B với 7 tỷ tham số.
- SQLCoder-7B có hiệu suất thấp hơn một chút so với SQLCoder-70B, nhưng nhìn chung vẫn vượt trội hơn GPT-4 với 90.5% hiệu suất trên các bài kiểm tra chuẩn.
- Phiên bản thứ hai SQLCoder-7B-2 đã được cập nhật trọng số và cho kết quả tốt hơn GPT-4 với hầu hết các truy vấn SQL, đặc biệt khi được hướng dẫn và gợi ý đúng cách.
- Thành công của SQLCoder-7B cho thấy tiềm năng của các mô hình chuyên biệt mã nguồn mở khi được tinh chỉnh trên các mô hình nền tảng lớn.
- Xu hướng này đánh dấu sự chuyển dịch đáng kể hướng tới việc tạo ra các giải pháp AI mạnh mẽ, dễ tiếp cận và thích ứng với nhiều thiết bị, ứng dụng.
📌 SQLCoder-7B-2 với 7 tỷ tham số, được phát triển bởi Defog dựa trên CodeLlama-70B của Meta, đã vượt trội GPT-4 trong hầu hết các truy vấn SQL với hiệu năng 90.5%. Thành công này cho thấy tiềm năng to lớn của các mô hình chuyên biệt mã nguồn mở khi được tinh chỉnh trên các mô hình nền tảng lớn, mở ra xu hướng tạo ra các giải pháp AI mạnh mẽ và dễ tiếp cận hơn.
Citations:
[1] https://huggingface.co/defog/sqlcoder-7b-2
https://medium.com/@boredgeeksociety/finally-7b-parameter-model-beats-gpt-4-732cb0f3321d
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
