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我们发布了Prem-1B-SQL。这是一个开源的1.3参数模型，专用于文本到SQL任务。它在BirdBench私有测试集上达到了51.54%的执行准确率。

我们在两个流行的基准数据集上评估了我们的模型：BirdBench和Spider。BirdBench包含一个公开的验证数据集（包含1534个数据点）和一个私有测试数据集。Spider只提供了一个公开的验证数据集。以下是结果：

BirdBench数据集分布在不同的难度级别上。以下是不同难度级别的私有测试结果的详细视图。

Prem-1B-SQL使用PremSQL库进行训练，这是一个专注于文本到SQL类任务的端到端本地优先开源库。

对于数据库上的问答任务（有时数据库是私有的，企业不希望他们的数据被第三方闭源模型泄露），因此我们认为它应该是一个本地优先的解决方案，完全控制您的数据。

HuggingFace模型卡: https://huggingface.co/premai-io/prem-1B-SQL

PremSQL库: https://github.com/premAI-io/premsql

BirdBench结果（目前排名第35位，共50个）: https://bird-bench.github.io/ 大多数表现最好的模型要么使用GPT-4o，要么使用一些非常大的模型，无法在本地运行。

如果您想知道结果与GPT-4相比如何？以下是一些最新的结果

https://preview.redd.it/sbz0pgcnyzqd1.png?width=800&format=png&auto=webp&s=e4f3365859649f6803d2db6f2434cd75e9a18904

而PremSQL是51.54%。然而，我们正在努力做得更好。所以请保持更新。我们还将为PremSQL仓库带来新的更新，例如小型自托管的游乐场，用于尝试您的模型、API等。

讨论总结

讨论主要围绕Prem-1B-SQL模型在文本到SQL任务中的表现、应用前景及技术细节展开。评论者普遍认为文本到SQL是大型语言模型（LLMs）的重要应用场景，能够使自然语言处理（NLP）技术更加普及。然而，目前的模型准确率（51.54%）仍不足以应用于实际场景，需要进一步提高。此外，讨论还涉及模型的数据库兼容性、未来发展计划以及如何通过微调提升性能。

主要观点

1. 👍 文本到SQL应该是LLMs的主要应用场景
   • 支持理由：文本到SQL的普及将使NLP技术更加大众化。
   • 反对声音：目前的准确率还不够高，不足以应用于实际场景。
2. 🔥 目前的准确率（51.54%）还不够高
   • 正方观点：需要进一步提高模型的准确率，至少达到70%。
   • 反方观点：目前的模型（如Prem-1B-SQL）是一个好的开始，但还不够。
3. 💡 通过微调可以提高模型的性能
   • 解释：微调是提升模型在特定任务上表现的有效方法。
4. 💡 Prem-1B-SQL模型应具备数据库无关性
   • 解释：该模型应能够操作任何关系型数据库管理系统（RDBMS）。
5. 💡 未来计划包括训练更多不同规模的小模型
   • 解释：这将有助于在不同应用场景中使用该模型。

金句与有趣评论

1. “😂 Text to SQL should be the most dominant use case for LLMs. Basically finally enabling NLP for the general populace.”
   • 亮点：强调了文本到SQL在NLP普及中的重要性。
2. “🤔 Generally a Text2SQL prompt is very dynamic and DB dependent.”
   • 亮点：指出了文本到SQL提示的动态性和数据库依赖性。
3. “👀 理想情况下，它应该是数据库无关的。”
   • 亮点：强调了模型应具备数据库无关性的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，评论者对Prem-1B-SQL模型的表现表示赞赏，并对其未来发展充满期待。主要分歧点在于模型准确率的提升和数据库兼容性的扩展，这些技术细节的讨论体现了专业性和技术性。

趋势与预测

• 新兴话题：未来可能会出现更多关于如何通过微调提升模型性能的讨论。
• 潜在影响：提高文本到SQL模型的准确率和数据库兼容性将对NLP技术的普及和应用产生深远影响。

详细内容：

《Prem-1B-SQL 模型在 Text to SQL 任务中的表现引发 Reddit 热议》

近日，Reddit 上一则关于“Prem-1B-SQL 模型在 Text to SQL 任务中的表现”的帖子引起了广泛关注。该帖子介绍了 Prem-1B-SQL 这一开源 1.3 参数模型在 Text to SQL 任务中的出色成绩，在 BirdBench 私人测试集中执行准确率达到 51.54%，获得了众多点赞和大量评论。帖子还提供了多个相关链接，包括模型的 HuggingFace 模型卡、PremSQL 库以及 BirdBench 结果等。

讨论焦点主要集中在模型的性能、应用前景以及改进方向等方面。有人认为 Text to SQL 应成为大型语言模型的主要应用场景，能为大众所用。但也有人指出，虽然 PremSQL 达到 51.54%的准确率很出色，但对于实际应用来说还不够，应将 70%作为下一个目标。

有用户分享道：“一般来说，Text2SQL 提示非常动态且依赖于数据库。假如数据库有三个表（T1、T2 和 T3），提示格式就会是……” 还有用户表示：“接下来我们将训练更多此类小型模型，尝试 1 - 7B 范围内的更多模型，并推出一个 API，以便在其他应用中使用，同时还将提供一个自托管的小型游乐场，方便用户使用。”

讨论中存在的共识是模型取得了一定的成绩，但仍有很大的提升空间。特别有见地的观点认为，应在小型模型训练上持续发力，并通过技术改进进一步提高准确率。

总的来说，这次关于 Prem-1B-SQL 模型的讨论，展现了大家对 Text to SQL 领域的关注和期待，也为模型的未来发展提供了多样的思路。