请问ModelScope开源的text2sql用多的是哪个？

ModelScope开源的text2sql主要使用的是中文Text2SQL数据集。这个模型基于单个Transformer架构，采用人工构建的多轮Text-to-SQL预训练数据进行预训练，并采用半监督的方式进行训练。在下游任务Text-to-SQL微调的时候，它可以直接利用本模型作为底座，基于常用的下游模型 lgesql 进行微调得到。

ModelScope开源的text2sql使用的模型主要是基于预训练的语言模型和数据库模式匹配算法，下面将详细介绍其中的几个关键组件：

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1、语言模型（Language Model）：

常用的语言模型有BERT、GPT等，这些模型在大规模文本数据上进行预训练，能够学习到丰富的语义信息和上下文关系。

在text2sql任务中，语言模型用于理解用户输入的自然语言问题，并生成与之匹配的SQL查询语句。

2、数据库模式匹配算法（Database Schema Matching Algorithm）：

该算法用于将自然语言问题与数据库模式进行匹配，找到最合适的表和列来生成SQL查询语句。

常见的算法包括基于规则的方法、基于相似度的方法等。

3、代码生成器（Code Generator）：

代码生成器根据语言模型生成的SQL查询语句和数据库模式匹配的结果，生成最终可执行的SQL代码。

代码生成器需要考虑语法正确性、语义合理性等因素，确保生成的代码能够正确地执行。

4、训练数据集（Training Dataset）：

text2sql的训练数据集通常包含自然语言问题和对应的正确SQL查询语句。

数据集的规模和质量对模型的性能有很大影响，因此需要收集足够多且具有代表性的问题和答案。

5、评估指标（Evaluation Metrics）：

text2sql任务的评估指标通常包括准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。

准确率表示生成的SQL查询语句与正确答案之间的匹配程度；召回率表示所有正确答案被生成的比例；F1值综合考虑了准确率和召回率。