a_dzhal20 янв в 09:00

Выжимаем максимум из опенсорсных моделей и готовим Text2SQL

12 мин

6.6K

Блог компании X5 TechБлог компании Конференции Олега Бунина (Онтико)Машинное обучение * Big Data * SQL *

Кейс

+15

Комментарии 4

needsomedata 20 янв в 15:35

На какой LLM модели остановились?

a_dzhal 22 янв в 08:06

Qwen-Coder-30B неплохо себя показала

profispb 20 янв в 21:47

Вы пишите про то что промт становился огромный, а не пробовали дробить и строить pipeline?

a_dzhal 22 янв в 08:08

Мы так и делаем, промпт именно на шаге генерации получался огромным. Пытаемся его уменьшить за счет сокращения входного контекста (колонки, метрики итд)

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий