b-mc2/sql-create-context
Overview This dataset builds from WikiSQL and Spider. There are 78,577 examples of natural language queries, SQL CREATE TABLE statements, and SQL Query answering the question using the CREATE statement as context. This dataset was built with text-to-sql LLMs in mind, intending to prevent hallucination of column and table names often seen when trained on text-to-sql datasets. The CREATE TABLE statement can often be copy and pasted from different DBMS and provides table names… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/b-mc2/sql-create-context.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Ngày
🗃️ Bộ dữ liệu SQL với ngữ cảnh bảng thực tế từ WikiSQL + Spider
78.577 ví dụ kết hợp câu hỏi tự nhiên, câu lệnh CREATE TABLE và truy vấn SQL ứng dụng chúng.
Bộ dữ liệu này được xây dựng từ WikiSQL và Spider, nhằm hỗ trợ huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn chuy nhiễn tự nhiên sang SQL. Mỗi mẫu bao gồm một câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, câu lệnh CREATE TABLE mô tả cấu trúc bảng, và truy vấn SQL trả lời câu hỏi sử dụng bảng đó làm ngữ cảnh.
✨ Điểm nổi bật
- 78.577 ví dụ: Kết hợp từ WikiSQL và Spider, cung cấp đa dạng câu hỏa và truy vấn SQL.
- Ngữ cảnh CREATE TABLE: Cung cấp câu lệnh tạo bảng thay vì dữ liệu thực, giảm token và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
- Phòng ngừa hallucination: Giúp mô hình tránh suy ra sai tên bảng hoặc cột khi sinh SQL.
- Tự động suy luận kiểu dữ liệu: Dùng SQLGlot phân tích truy vấn để suy luận kiểu cột (VARCHAR, INTEGER...).
- Xử lý trường hợp biệt lệ: Thêm cột ID mặc định cho truy vấn SELECT *, đổi tên bảng generic thành tên có ý nghĩa.
- Kiểm tra cú pháp SQL: Dùng SQLGlot đảm bảo câu lệnh CREATE TABLE và truy vấn SQL đều hợp lệ.
- Hỗ trợ nhiều thư viện: Tương thích với datasets, pandas, polars, mlcroissant.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các bộ dữ liệu text-to-SQL truyền thống chỉ cung cấp câu hỏa và truy vấn, sql-create-context đưa thêm câu lệnh CREATE TABLE để cung cấp ngữ cảnh bảng rõ ràng. Cách tiếp cận này giúp mô hình hiểu rõ cấu trúc bảng, tên cột và kiểu dữ liệu mà không cần dữ liệu thực, giảm thiểu lỗi suy luận và bảo vệ thông tin nhạy cảm. Đặc biệt hữu ích cho việc huấn luyện và đánh giá mô hình sinh SQL chính xác.
#SQL #TextToSQL #Dataset #HuggingFace #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
APIGen Function-Calling Datasets Paper | Website | Models This repo contains 60,000 data collected by APIGen, an automated data generation pipeline designed to produce verifiable high-quality datasets for function-calling applications. Each data in our dataset is verified through three hierarchical stages: format checking, actual function executions, and semantic verification, ensuring its reliability and correctness. We conducted human evaluation over 600 sampled data points… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/xlam-function-calling-60k.
News [2025/04/22] We split the data and kept only the medical SFT dataset (medical_o1_sft.json). The file medical_o1_sft_mix.json contains a mix of medical and general instruction data. [2025/02/22] We released the distilled dataset from Deepseek-R1 based on medical verifiable problems. You can use it to initialize your models with the reasoning chain from Deepseek-R1. [2024/12/25] We open-sourced the medical reasoning dataset for SFT, built on medical verifiable problems and an… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT.
Dataset Card for Alpaca-Cleaned Repository: https://github.com/gururise/AlpacaDataCleaned Dataset Description This is a cleaned version of the original Alpaca Dataset released by Stanford. The following issues have been identified in the original release and fixed in this dataset: Hallucinations: Many instructions in the original dataset had instructions referencing data on the internet, which just caused GPT3 to hallucinate an answer. "instruction":"Summarize… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/yahma/alpaca-cleaned.
Summary databricks-dolly-15k is an open source dataset of instruction-following records generated by thousands of Databricks employees in several of the behavioral categories outlined in the InstructGPT paper, including brainstorming, classification, closed QA, generation, information extraction, open QA, and summarization. This dataset can be used for any purpose, whether academic or commercial, under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/databricks/databricks-dolly-15k.
a.k.a. Awesome ChatGPT Prompts This is a Dataset Repository mirror of prompts.chat — a social platform for AI prompts. 📢 Notice This Hugging Face dataset is a mirror. For the latest prompts, features, and community contributions, please visit: 🌐 Website: prompts.chat 📦 GitHub: github.com/f/awesome-chatgpt-prompts About prompts.chat is an open-source platform where users can share, discover, and collect AI prompts from the community. The project can… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/fka/prompts.chat.
Dataset Card for GSM8K Dataset Summary GSM8K (Grade School Math 8K) is a dataset of 8.5K high quality linguistically diverse grade school math word problems. The dataset was created to support the task of question answering on basic mathematical problems that require multi-step reasoning. These problems take between 2 and 8 steps to solve. Solutions primarily involve performing a sequence of elementary calculations using basic arithmetic operations (+ − ×÷) to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k.
🐋 The OpenOrca Dataset! 🐋 We are thrilled to announce the release of the OpenOrca dataset! This rich collection of augmented FLAN data aligns, as best as possible, with the distributions outlined in the Orca paper. It has been instrumental in generating high-performing model checkpoints and serves as a valuable resource for all NLP researchers and developers! Official Models Mistral-7B-OpenOrca Our latest model, the first 7B to score better overall than all… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Open-Orca/OpenOrca.
Dataset Card for Alpaca Dataset Summary Alpaca is a dataset of 52,000 instructions and demonstrations generated by OpenAI's text-davinci-003 engine. This instruction data can be used to conduct instruction-tuning for language models and make the language model follow instruction better. The authors built on the data generation pipeline from Self-Instruct framework and made the following modifications: The text-davinci-003 engine to generate the instruction data… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca.
Dataset Card for SQuAD Dataset Summary Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) is a reading comprehension dataset, consisting of questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to every question is a segment of text, or span, from the corresponding reading passage, or the question might be unanswerable. SQuAD 1.1 contains 100,000+ question-answer pairs on 500+ articles. Supported Tasks and Leaderboards Question… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/rajpurkar/squad.