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Llama-3.x
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本地部署的开源大模型Text-to-SQL：Qwen2.5和Llama-3.x领先，生成能力胜过模型尺寸
一项新的基准研究评估了本地部署的开源大模型在Text-to-SQL任务上的性能，比较了不同的模型家族和尺寸。研究发现，较新一代的模型，如Qwen2.5-Coder和Llama-3.x，在相同尺寸下显著优于CodeLlama等旧模型。研究还强调，自纠正技术以最小的计算成本提供了显著的改进，而模式链接和自洽性方法则显示出有限的益处。
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评估本地部署大语言模型在BIRD基准上的Text-to-SQL能力
一篇新论文使用BIRD基准评估了本地部署的、开源权重的大语言模型（LLMs）在Text-to-SQL任务上的性能。研究发现，较新的模型一代，如Qwen2.5-Coder和Llama-3.x，在同等规模下显著优于CodeLlama-Instruct等旧模型。诸如自我纠错等关键技术在不同模型家族中均显示出持续的优势，而模式链接（schema linking）未带来可衡量的改进，自洽性（self-consistency）因计算成本高而价值不高。