TGViewer
Big data world Big data world @bigdata_world · 2.24K subscribers
Post #1312 579
Потенциальное применение LLM, которое привлекло внимание и инвестиции, связано с их способностью генерировать SQL-запросы. Запросы к большим базам данных с использованием естественного языка открывают несколько привлекательных вариантов использования: от повышения прозрачности данных до улучшения доступности для нетехнических пользователей.

Однако, как и в случае с любым контентом, сгенерированным ИИ, вопрос оценки важен. Как мы можем определить, является ли SQL-запрос, сгенерированный LLM, правильным и дает ли он предполагаемые результаты? Наше недавнее исследование углубляется в этот вопрос и изучает эффективность использования LLM в качестве судьи для оценки генерации SQL.

https://towardsdatascience.com/evaluating-sql-generation-with-llm-as-a-judge-1ff69a70e7cf
Medium Evaluating SQL Generation with LLM as a Judge Results point to a promising approach
More from @bigdata_world
  1. Apr 12, 20267 основных инструментов Python для разработки признаков Из этой статьи вы узнаете, как исп…
  2. May 28, 2025Генерация тестов ИИ: руководство для разработчиков, не стреляя себе в ногу https://foojay.…
  3. May 28, 2025За полчаса установил DeepSeek 1.5B, пока вы искали GPT подешевле DeepSeek 1.5B — маленький…
  4. May 28, 2025Бесплатный 65-часовой учебный лагерь GenAI https://www.freecodecamp.org/news/free-genai-65…
  5. May 27, 202510 практических шагов по улучшению агентских систем https://blog.dailydoseofds.com/p/10-pr…
  6. May 27, 2025От MCP до мультиагентов: 10 лучших новых проектов ИИ с открытым исходным кодом на GitHub п…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →