ChatGPTではなくSQLCoder-70Bを使ってSQLコードを生成したいですか？

SQLCoder-70Bという新しいSQLコード生成のスタンダードにご紹介します。さっそくアナキンAIでテストしてみましょう！

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ChatGPTではなくSQLCoder-70Bを使ってSQLコードを生成したいですか？

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目次

私たちは皆、ChatGPTでSQLコードを生成してきましたが、それは大成功でした。ChatGPTの利便性と使いやすさにより、クイックなSQLクエリとデータベースの操作には非常に便利で頼りにされてきました。しかし、データベース構造の複雑さとクエリの洗練度が高まるにつれて、SQLコード生成に特化したより専門的な大規模言語モデル（LLM）への需要が明らかになってきました。そこで、SQLCoder-70Bの出番です。

Defog社によるSQLCoder-70Bのリリースは、AI支援コーディングの進化における単なるインクリメンタルな一歩ではありません。それは、汎用のAIモデルとSQLコード生成の特殊要件とのギャップを埋めることを目指した革新的な開発です。驚異的な700億のパラメータを持つSQLCoder-70Bは、データベースクエリの微妙なダンスを類前なる繊細さで解決するために設計された専門モデルとして際立っています。このオープンソースの驚異は、テキストからSQLへの変換の分野で新たな基準を設定し、私たちがデータベースとの相互作用を高める効率性、精度、速度を約束しています。

SQLCoder-70Bとは？その性能はどのようなものですか？

  • モデルサイズ：サイズが重要なのは何故でしょうか？AIの領域では、より多くのパラメータがより知能的なモデルを意味します。SQLCoder-70Bの700億のパラメータは、SQLコードの理解と生成において優れた能力を持つ重量級のチャンピオンとなります。
  • アーキテクチャ：SQLCoder-70Bは単なる大きさだけでなく、賢明に構築されています。それは、SQL知識の高層ビルと考えてください。700億のレンガが積み重なり、それぞれのレンガがデータインサイトの小さな部分であり、SQL知識の高層構造を作り上げています。
  • オープンソースの精神：企業の内部に閉じ込められることはありません。SQLCoder-70Bは自由に利用できるようになっており、どんなデータ愛好家や企業でも利用し、調整し、改善することができます。

SQLCoder-70B 対 世界：ベンチマークの公表

では、数字の話をしましょう。SQLCoder-70Bは、驚異的な精度で、他の競合モデルを圧倒し、新たな記録を打ち立てています。

以下に、SQLCoder-70Bの比較結果をご覧ください：

以下は、SQLCoder-70Bのベンチマークデータに関する要点です：

  • SQLCoder-70BモデルのテキストからSQLへのタスクパフォーマンスに関するベンチマークデータは、提供された検索結果に直接的にはありません。
  • ただし、増加難易度のハンドクラフトされたSQLクエリでファインチューニングされ、一般的なテキストからSQLへの評価ベンチマークであるSpiderデータセットで評価されたことが言及されています。
  • このモデルは、自身のサイズの10倍以上のgpt-3.5-turboやtext-davinci-003などのモデルに勝る優れた性能を発揮しています。
  • さらに、モデルは「1回の試行」評価で80％近い実行精度を達成し、GPT-4のテキストからSQLへのスキルの精度に匹敵すると報告されています。

SQLCoder-70Bは、人間の質問を高精度で複雑なSQLクエリに変換することにより、データアナリストやデータを持て余す企業にとって、インサイトを提供するゲームチェンジャーです。


SQLクエリ生成においてSQLCoder-70Bを試す

ベンチマーク以上に、SQLCoder-70Bが真に重要なのは、実世界のアプリケーションでの活用です。

以下は、SQLCoder-70Bの実用的な能力についての概要です：

  • スピード：SQLのデバッグにかかっていた数日間を、思考のスピードで正確なクエリに変えてくれます。
  • 精度：調整されたアルゴリズムにより、SQLの複雑さにほぼ人間と同じ精度で対応します。
  • 拡張性：スタートアップのデータベースから企業のデータウェアハウスまで、SQLCoder-70Bは様々な課題に対応できます。

以下は、その影響を示すシナリオについての詳細です：

課題：面接のテストで、「各地域の最も売上の多い営業担当者」に関するSQLクエリが必要でした。

SQLCoder-70Bの解決策：それは、売上の数字に基づいて地域ごとの全ての営業担当者のリストを提供しました。

一つだけの問題：リクエストは最も売上の多い営業担当者のみを要求していました。これにはDISTINCT ON式やウィンドウ関数が必要でしたが、SQLCoder-70Bは見落としてしまいました。

結果：完璧ではありませんでしたが、SQLCoder-70Bの出力は印象的で、複雑なSQLクエリに対して理解し、ほぼ正確に対応できる能力を示しています。

以下は、出力の一部です：

SELECT region, salesperson, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY region, salesperson
ORDER BY region, total_sales DESC

SQLCoder-70Bは、最も売上の多い営業担当者を特定するためにDISTINCT ONやウィンドウ関数を使用しませんでしたが、提供されたクエリは強力な出発点であり、SQLの高度な理解力を示しています。SQLCoder-70Bは、わずかな調整により、これらのニュアンスに適した回答をより的確に行うことができます。

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ChatGPTを使用したSQLコード生成

SQLCoder-70Bの登場は、AIがSQLコードを生成する役割について興味深い問題を提起しています。AIは、SQLCoder-70Bのような専用モデルの助けを借りて、SQLコードを効果的に生成して、人間の専門家に追い付くか、さらに上回ることができるのでしょうか？これは、従来のSQLの専門知識に頼らずにAIによるソリューションに移行する新しい時代の始まりを示すかもしれません。また、このようなモデルの能力をより深く探求するにつれて、これらの高度なツールを既存のワークフローやシステムに統合する方法はどのようにしてナビゲートすればよいのでしょうか？SQLCoder-70Bが私たちに探求を促す、データベース管理とAI支援コーディングの変革期を迎えているのです。

ChatGPTはSQLコードを生成できますか？

もちろん、ChatGPTはSQLコードを生成することができます。それは、自然言語の要求とデータベースクエリに必要な構造化された言語との橋渡しとして機能します。例えば、ユーザーが「2021年の売上の合計を表示してください」という要求を行うと、ChatGPTはそれを次のようなSQLクエリに変換することがあります：

SELECT SUM(revenue) FROM sales WHERE year = 2021;

この機能が示すように、ChatGPTはユーザーの要求の意図とデータベースに対してクエリを実行するために必要な文法的な構造の両方を理解しています。

AIはSQLコードを書くことができますか？

AIのSQLコードの書き込み能力は、単純なクエリ生成を超えています。SQLCoder-70Bのようなモデルを使用することで、AIは複数のテーブルを結合したり、データを集計したり、複雑なフィルタを適用したりするなど、より複雑なシナリオに対応することができます。 たとえば、"先月、3回以上の購入をしたすべての顧客と、合計の支出額をリストアップしてください"というより複雑な要求は、次のようなSQLコードになるでしょう：

SELECT customer_id, COUNT(order_id) AS total_purchases, SUM(total_amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE purchase_date BETWEEN '2022-07-01' AND '2022-07-31'
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(order_id) > 3;

これは、AIが詳細な要件を理解し、さまざまなSQL操作を組み合わせたクエリに変換する能力を示しています。

ChatGPTでSQLを置き換えることはできますか？

ChatGPTとSQLCoder-70Bは、SQLコードの生成において生産性とアクセシビリティを大幅に向上させますが、経験豊富な開発者やデータベース管理者が持つSQL言語自体やデータベースの深い繊細な理解の代わりにはなりません。これらのAIツールは、SQLに深く精通していない人々にとって効率を高め、ルーチンタスクのエラーを減らし、SQLをよりアクセスしやすくするアシスタントとして最適です。ただし、データベースアーキテクチャ、最適化、高度なSQL機能の繊細な理解を必要とする複雑なシナリオは、引き続き人間の専門知識が必要です。

ChatGPTにクエリを送信するにはどうすればいいですか？

ChatGPTにクエリを送信するには、自然言語でのリクエストを入力するだけです。たとえば、次のように入力するかもしれません：

"2022年3月のトップ5の売れ筋商品を見つけるためのSQLクエリを生成してください。"

すると、ChatGPTはこの要求を処理し、次のようなSQLクエリを返答します：

SELECT product_name, SUM(quantity_sold) AS total_sold
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2022-03-01' AND '2022-03-31'
GROUP BY product_name
ORDER BY total_sold DESC
LIMIT 5;

この対話では、ChatGPTが自然言語のプロンプトを正確なSQLクエリに変換し、複雑なデータの取得タスクを理解して実行できることが示されています。

まとめると、ChatGPTやSQLCoder-70BなどのAIモデルは、SQLコードの生成方法を変革し、データベースとの対話を直感的かつアクセスしやすくするものですが、SQLとデータベース管理の基本的な知識と専門知識を置き換えるものではありません。

結論：SQLCoder-70B：テキストからSQLへの超越

SQLCoder-70Bは単なる一芸に過ぎません。Defog社はこのモデルを将来に向けて構築し、データ主導の産業の成長需求に応えるために能力を継続的に向上させています。テキストからSQLへの変換だけでなく、ますます複雑になる自然言語とデータ操作の橋渡しを生み出すことに関係しています。

記事は終わりを迎えますが、SQLCoder-70Bの変革的なポテンシャルを再考します。これはSQLの深い理解を持たない人々にデータ分析を民主化するというツールです。Defog社は単なる解決策を提供するだけでなく、私たちがデータと対話する方法を再構築しており、思考の速度で質問に答えることが可能になり、データ革命の新たな章をもたらしています。