SQLCoder-70B

(Be the first to comment)
Amélioration de la précision de notre modèle text-SQL de 30 points de pourcentage sur 5 mois0
Visiter le site web

What is SQLCoder-70B?

Découvrez SQLCoder-70B, le dernier né de la famille des modèles SQLCoder, qui affiche une précision remarquable de 93 % dans les tâches de conversion de texte en SQL. Ce modèle open source, qui surpasse ses concurrents comme GPT-4 et CodeLlama-70B, est désormais disponible en téléchargement sur Huggingface, à explorer sur Github et à utiliser via une démo en direct sur son site Web.

Principales caractéristiques :

1️⃣ Précision de pointe : SQLCoder-70B atteint une précision de 93 % dans les tâches de conversion de texte en SQL, surpassant ses concurrents comme GPT-4 et CodeLlama-70B. 2️⃣ Applications polyvalentes : Développé en affinant CodeLlama sur un ensemble de données soigneusement sélectionnées, SQLCoder-70B est un composant crucial dans divers secteurs, notamment la santé, la finance et le gouvernement, optimisant les flux de travail complexes.

3️⃣ Accès open source : Avec sa disponibilité open source, SQLCoder-70B vise à bénéficier à la communauté en offrant un outil puissant conçu pour les tâches d'analyse de données.

Cas d'utilisation :

  1. Analyse des données simplifiée : SQLCoder-70B améliore les processus d'analyse des données dans tous les secteurs, facilitant l'interrogation et la manipulation des données, optimisant ainsi les flux de travail de prise de décision.

  2. Utilisation efficace des ressources : Dans les secteurs de la santé, de la finance et du gouvernement, SQLCoder-70B permet une utilisation efficace des ressources en automatisant les requêtes SQL complexes, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle et la rentabilité.

  3. Transparence accrue du modèle : En open-sourçant SQLCoder-70B, les organisations peuvent obtenir une plus grande transparence et un meilleur contrôle sur leurs pipelines d'analyse de données, favorisant la confiance et la fiabilité dans les processus de prise de décision.

Conclusion :

SQLCoder-70B révolutionne la génération de texte en SQL avec sa précision exceptionnelle et ses applications polyvalentes dans divers secteurs. En offrant un accès open source, il permet aux organisations d'optimiser les flux de travail d'analyse de données, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de favoriser la transparence dans les processus de prise de décision. Explorez SQLCoder-70B dès aujourd'hui pour découvrir de nouvelles possibilités en matière d'analyse de données et d'aide à la décision.


More information on SQLCoder-70B

Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
2212833
Follow
Month Visit
10.4K
Tech used
Cloudflare Analytics,Cloudflare CDN,Next.js,Gzip,HTTP/3,Webpack,HSTS

Top 5 Countries

38.09%
21.7%
9.72%
8.75%
5.97%
United States India Korea, Republic of Türkiye Mexico

Traffic Sources

41.22%
40.94%
10.29%
6.36%
0.76%
0.23%
Direct Search Referrals Social Paid Referrals Mail
SQLCoder-70B was manually vetted by our editorial team and was first featured on September 4th 2025.
Aitoolnet Featured banner
Related Searches

SQLCoder-70B Alternatives

Plus Alternatives
  1. StarCoder et StarCoderBase sont de grands modèles de langage pour le code (Code LLMs) entraînés sur des données sous licence permissive provenant de GitHub, y compris plus de 80 langages de programmation, des commits Git, des problèmes GitHub et des notebooks Jupyter.

  2. OpenCoder est un modèle linguistique de code open source haute performance. Prend en charge l'anglais et le chinois. Offre une pipeline entièrement reproductible. Idéal pour les développeurs, les enseignants et les chercheurs.

  3. DeciCoder 1B est un modèle de complétion de code à décodeur uniquement, doté de 1 milliard de paramètres, entraîné sur les sous-ensembles Python, Java et Javascript de l'ensemble de données d'entraînement Starcoder.

  4. Yi-Coder est une série de modèles de langage de code open source qui offre des performances de codage de pointe avec moins de 10 milliards de paramètres.

  5. OmniSQL : Modèles Text-to-SQL (7B-32B) alimentés par plus de 2,5M de données. Générez du SQL à partir de questions en langage naturel.