Databricks
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在Databricks上轻松提升Text2SQL性能
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原文英文，约2800词，阅读约需11分钟。
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内容提要
该文章介绍了使用开源的Llama3 8B Instruct模型在Spider开发数据集上获得79.9%得分的方法，比基准提高了19个百分点。通过不同的提示策略和LoRA微调，可以进一步提高模型性能。最终，该模型在Spider测试数据集上获得了78.9%得分，超过了Llama3 70B Instruct模型。
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关键要点
- 使用开源的Llama3 8B Instruct模型在Spider开发数据集上获得79.9%得分，比基准提高了19个百分点。
- Spider基准测试评估LLM将自然语言查询转换为SQL语句的能力，促进了数据访问的民主化。
- 通过零-shot提示策略，模型在Spider开发数据集上初始得分为60.9%。
- 通过添加示例行到提示中，得分提高至67.0%。
- 使用few-shot提示策略，结合系统提示和示例，得分进一步提高至70.8%。
- 对模型进行LoRA微调后，得分提升至79.9%，显示出微调的有效性。
- 微调后的Llama3 8B Instruct模型在特定任务上超越了Llama3 70B Instruct模型，显示出小模型的潜力。
- Llama3模型可以部署到Mosaic AI Model Serving，支持应用程序的开发。
- 通过一系列提示策略和微调，模型在Spider测试数据集上获得了78.9%的得分，展示了其强大的性能。
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