What is SQLCoder-70B?

Представляем SQLCoder-70B, новейшее дополнение к семейству моделей SQLCoder, обладающее примечательной точностью 93% в задачах преобразования текста в SQL. Эта модель с открытым исходным кодом, превосходящая конкурентов, таких как GPT-4 и CodeLlama-70B, теперь доступна для загрузки на Huggingface, изучения на Github и взаимодействия через живую демонстрацию на их веб-сайте.

Ключевые особенности:

1️⃣ Точность на уровне современных технологий: SQLCoder-70B достигает точности 93% в задачах преобразования текста в SQL, превосходя конкурентов, таких как GPT-4 и CodeLlama-70B. 2️⃣ Универсальное применение: разработанный путем тонкой настройки CodeLlama на тщательно подобранном наборе данных SQLCoder-70B служит важным компонентом в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы и государственное управление, обеспечивая работу сложных рабочих процессов.

3️⃣ Доступ к открытому исходному коду: с открытым исходным кодом SQLCoder-70B направлен на то, чтобы принести пользу сообществу, предлагая мощный инструмент, предназначенный для задач анализа данных.

Варианты использования:

Упрощенный анализ данных: SQLCoder-70B улучшает процессы анализа данных в различных отраслях, облегчая упорядоченный запрос и обработку данных, тем самым оптимизируя рабочие процессы принятия решений.
Эффективное использование ресурсов: в секторах здравоохранения, финансов и государственного управления SQLCoder-70B обеспечивает эффективное использование ресурсов путем автоматизации сложных SQL-запросов, что в конечном итоге повышает операционную эффективность и экономическую эффективность.
Повышенная прозрачность модели: благодаря открытию исходного кода SQLCoder-70B организации могут достичь большей прозрачности и контроля над своими конвейерами анализа данных, укрепляя доверие и надежность в процессах принятия решений.

Заключение:

SQLCoder-70B революционизирует преобразование текста в SQL благодаря своей исключительной точности и универсальным приложениям в различных отраслях. Предлагая доступ к открытому исходному коду, он позволяет организациям оптимизировать рабочие процессы анализа данных, повышать операционную эффективность и укреплять прозрачность в процессах принятия решений. Изучите SQLCoder-70B уже сегодня, чтобы открыть новые возможности в области анализа данных и поддержки принятия решений.

More information on SQLCoder-70B

Launched

Pricing Model

Free

Starting Price

Global Rank

2212833

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.

SQLCoder-70B Альтернативи

Больше Альтернативи

StarCoder
0

Visit Site

StarCoder и StarCoderBase — это Большие Языковые Модели для Кода (Code LLMs), обученные на разрешенных данных из GitHub, включая более 80 языков программирования, коммиты Git, проблемы GitHub и ноутбуки Jupyter.

Compare
OpenCoder
0

Visit Site

OpenCoder — это высокопроизводительная модель языка (LLM) с открытым исходным кодом. Поддерживает английский и китайский языки. Обеспечивает полностью воспроизводимый конвейер обработки данных. Идеально подходит для разработчиков, преподавателей и исследователей.

Compare
DeciCoder
0

Visit Site

DeciCoder 1B - это модель завершения кода с 1 миллиардом параметров, обученная только на декодере на подмножествах Python, Java и Javascript набора данных Starcoder Training Dataset.

Compare
Yi-Coder
0

Visit Site

Yi-Coder - это серия моделей кодирования с открытым исходным кодом, которые демонстрируют передовые показатели производительности кодирования при использовании менее 10 миллиардов параметров.

Compare
CodeQwen1.5
7

Visit Site

CodeQwen1.5 — эксперт по коду из семейства моделей с открытым исходным кодом Qwen1.5. Благодаря 7B параметрам и архитектуре GQA модель поддерживает 92 языка программирования и обрабатывает до 64 тыс. входных контекстов.

Compare