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Google का Gemini-SQL2 BIRD बेंचमार्क पर 80.04% सटीकता प्राप्त करता है

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AI summary iconसारांश

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ऑन-चेन समाचार: जून 12 को Google Research ने Gemini-SQL2 का अनावरण किया, जिसने BIRD बेंचमार्क पर 80.04% सटीकता हासिल की। इसे Gemini 3.1 Pro पर बनाया गया है, जो पिछले संस्करण से 2.9 अंक बेहतर है। BIRD 12,700 से अधिक वास्तविक दुनिया के SQL परिदृश्यों का परीक्षण करता है। यह मॉडल BigQuery Studio और Cloud SQL Studio जैसे उपकरणों को संचालित करेगा। वास्तविक दुनिया के संपत्ति (RWA) समाचार: यह अपडेट प्राकृतिक भाषा के माध्यम से गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए डेटाबेस तक पहुँच को सरल बनाने का लक्ष्य रखता है।
ME AI संदेश, एनालिसिस बीटिंग द्वारा मॉनिटर किए जाने पर, गूगल रिसर्च टीम ने 12 जून को टेक्स्ट-टू-SQL तकनीक Gemini-SQL2 लॉन्च की। नया सिस्टम Gemini 3.1 Pro मॉडल पर आधारित है और उद्योग के प्रमुख डेटाबेस क्वेरी एवलुएशन BIRD सिंगल मॉडल रैंकिंग में 80.04% एक्जीक्यूशन एक्यूरेसी प्राप्त करके एक नया प्रदर्शन रिकॉर्ड स्थापित किया है। पिछला संस्करण Gemini-SQL, Gemini 2.5 Pro के साथ लॉन्च किया गया था और मल्टी-टास्क सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करता था, जिसने 77.14% एक्जीक्यूशन एक्यूरेसी के साथ रैंकिंग में अग्रणी स्थान प्राप्त किया था। नए संस्करण ने प्रदर्शन में 2.9 प्रतिशत की वृद्धि की है। BIRD, टेक्स्ट-टू-SQL सिस्टम की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए उद्योग-मानक है, जिसमें 12,700 से अधिक प्रश्न-और-SQL जोड़े शामिल हैं। परीक्षण में मल्टी-टेबल जॉइन क्वेरीज, डेटा की समस्याओं का समाधान, और जटिल व्यावसायिक संदर्भ के तर्क को कवर किया गया है, और मापदंड के रूप में SQL कथन को डेटाबेस में सही ढंग से एक्जीक्यूट करने की क्षमता को माना गया है। Gemini-SQL2 को स्वतंत्र बड़े मॉडल के रूप में नहीं, बल्कि एक निचले स्तर की डेटाबेस क्वेरी क्षमता के रूप में प्रस्तुत किया गया है। गूगल योजना बना रहा है कि संबंधित क्षमताओं को BigQuery Studio, AlloyDB AI, और Cloud SQL Studio सहित मौजूदा डेटा सेवाओं में समाहित किया जाए, ताकि गैर-तकनीकी प्रयोक्ता प्राकृतिक भाषा के माध्यम से सीधे कंपनी के डेटाबेस को क्वेरी कर सकें। (स्रोत: BlockBeats)
स्रोत:मूल दिखाएं
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