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 LLM 微调的 text2SQL 的训练推理框架和 benchmark,主要侧重于大规模微调 LLM 的方式。
NL2SQL之DB-GPT-Hub:text2sql任务的微调框架和基准对比
未经允许不得转载:小狮博客 » NL2SQL之DB-GPT-Hub:text2sql任务的微调框架和基准对比
相关推荐
- AD 横向移动-LSASS 进程转储
- C#/.NET/.NET Core技术前沿周刊 | 第 41 期(2025年6.1-6.8)
- 现代 Python 包管理器 uv
- ArkUI-X与Android桥接通信之方法回调
- 商品中心—2.商品生命周期和状态的技术文档
- Benchmark论文解读:Evaluating the Ripple Effects of Knowledge Editing in Language Models
- WineHQ 发布的 Framework Mono 6.14 的这个特性对Windows Forms 用户来说肯定很感兴趣
- 不写一行代码 .NET 使用 FluentCMS 快速构建现代化内容管理系统(CMS)