Gemini-SQL2 de Google atteint une précision de 80,04 % sur le benchmark BIRD

KuCoinFlash

Date de parution : 06/13/2026 03:23:22

Résumé

Actualités sur la chaîne : Google Research a dévoilé Gemini-SQL2 le 12 juin, atteignant une précision de 80,04 % sur le benchmark BIRD. Développé sur Gemini 3.1 Pro, il améliore les performances de 2,9 points par rapport à la version précédente. BIRD teste plus de 12 700 scénarios SQL du monde réel. Le modèle alimentera des outils comme BigQuery Studio et Cloud SQL Studio. Actualités sur les actifs réels (RWA) : Cette mise à jour vise à simplifier l'accès aux bases de données pour les utilisateurs non techniques grâce au langage naturel.

ME AI消息, selon la surveillance de Beating, l'équipe de recherche de Google a publié la technologie de conversion texte-SQL, Gemini-SQL2, le 12 juin. Ce nouveau système, construit sur le modèle Gemini 3.1 Pro, atteint un taux de précision d'exécution de 80,04 % sur le classement monomodèle BIRD, un benchmark industriel pour l'évaluation des requêtes de base de données, établissant ainsi un nouveau record de performance. La version précédente, Gemini-SQL, basée sur Gemini 2.5 Pro et utilisant un fine-tuning supervisé multi-tâches, avait atteint un taux de précision d'exécution de 77,14 %, leader du classement. La nouvelle version améliore ce résultat de 2,9 points de pourcentage. BIRD, benchmark industriel pour évaluer les capacités des systèmes de conversion texte-SQL, contient plus de 12 700 paires de questions et d'instructions SQL. Les tests couvrent des scénarios réels tels que des requêtes impliquant plusieurs tables, la gestion de données corrompues et le raisonnement dans des contextes métier complexes, en mesurant la capacité à générer des instructions SQL exécutables correctement dans une base de données. Gemini-SQL2 n'est pas publié en tant que modèle autonome, mais comme une capacité sous-jacente de requêtage de base de données. Google prévoit d'intégrer progressivement cette fonctionnalité dans ses services de données existants, notamment BigQuery Studio, AlloyDB AI et Cloud SQL Studio, afin d'aider les utilisateurs non techniques à interroger directement les bases de données d'entreprise par le langage naturel. (Source : BlockBeats)

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