Ellbendls/Qwen-2.5-3b-Text_to_SQL для генерации SQL-запросов на основе инструкций на естественном языке и предоставленного контекста схемы базы данных.gretelai/synthetic_text_to_sql и timbossm/sql_bi__b_db.timbossm/qwen2.5-3B-sql-mgpu-bi-ft была дополнительно дообучена с использованием метода LoRA (Parameter-Efficient Fine-Tuning) на кастомном датасете (generated_sql_data_0-3000.jsonl).sql_context): DDL-скрипты (CREATE TABLE...) для описания структуры таблиц.sql_prompt): Запрос на естественном языке (например, "Выведи имена всех сотрудников старше 30").sql): Правильный SQL-запрос, соответствующий инструкции и контексту.industry_sector), теме (topic), сложности SQL (sql_complexity), SQL-концепциях (sql_concept) и типе задачи (sql_task_type), хотя эти поля напрямую не использовались как входные данные для модели во время обучения в формате ChatML.Ellbendls/Qwen-2.5-3b-Text_to_SQL):
dataset_sql_bi_b_db.jsonlEllbendls/Qwen-2.5-3b-Text_to_SQL, Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct) и данных, на которых они обучались.Ellbendls/Qwen-2.5-3b-Text_to_SQL) дообучалась с использованием специфического формата промпта, включающего контекст БД и инструкцию. Для получения наилучших результатов при инференсе следует использовать тот же формат.transformersdatasetsacceleratehuggingface-hub1@misc{qwen2.5-3B-sql-mgpu-bi-ft},
2 author = {Bosenko T.M},
3 title = {qwen2.5-3B-sql-mgpu-bi-ft},
4 year = {2025},
5 publisher = {Hugging Face},
6 howpublished = {\url{https://huggingface.co/timbossm/sales-sql-finetuned-model}},
7 note = {Дообучено на материалах Лабораторного практикума МГПУ по языку SQL, 2025.}
8}1timbossm. (2025). sales-sql-finetuned-model. Hugging Face. Retrieved from [https://huggingface.co/timbossm/qwen2.5-3B-sql-mgpu-bi-ft](https://huggingface.co/timbossm/qwen2.5-3B-sql-mgpu-bi-ft) (Дообучено на материалах Лабораторного практикума МГПУ по языку SQL, 2025).
2Босенко, Т. М., Фролов, Ю. В. (2025). Лабораторный практикум по языку SQL: практикум*. МГПУ.@misc{qwen2.5-3B,
title = {qwen2.5-3B-sql-mgpu-bi-ft},
url = {https://huggingface.co/timbossm/qwen2.5-3B-sql-mgpu-bi-ft},
author = {MGPU},
month = {April},
year = {2025}
}