SQL UNION 和 UNION ALL 操作符

SQL UNION 操作符

UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。

请注意,UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时,每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。

SQL UNION 语法

SELECT column_name(s) FROM table_name1
UNION
SELECT column_name(s) FROM table_name2

注释:默认地,UNION 操作符选取不同的值。如果允许重复的值,请使用 UNION ALL。

SQL UNION ALL 语法

SELECT column_name(s) FROM table_name1
UNION ALL
SELECT column_name(s) FROM table_name2

另外,UNION 结果集中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句中的列名。

下面的例子中使用的原始表:

Employees_China:

E_IDE_Name
01Zhang, Hua
02Wang, Wei
03Carter, Thomas
04Yang, Ming

Employees_USA:

E_IDE_Name
01Adams, John
02Bush, George
03Carter, Thomas
04Gates, Bill

使用 UNION 命令

实例

列出所有在中国和美国的不同的雇员名:

SELECT E_Name FROM Employees_China
UNION
SELECT E_Name FROM Employees_USA

结果

E_Name
Zhang, Hua
Wang, Wei
Carter, Thomas
Yang, Ming
Adams, John
Bush, George
Gates, Bill

注释:这个命令无法列出在中国和美国的所有雇员。在上面的例子中,我们有两个名字相同的雇员,他们当中只有一个人被列出来了。UNION 命令只会选取不同的值。

UNION ALL

UNION ALL 命令和 UNION 命令几乎是等效的,不过 UNION ALL 命令会列出所有的值。

SQL Statement 1
UNION ALL
SQL Statement 2

使用 UNION ALL 命令

实例:

列出在中国和美国的所有的雇员:

SELECT E_Name FROM Employees_China
UNION ALL
SELECT E_Name FROM Employees_USA

结果

E_Name
Zhang, Hua
Wang, Wei
Carter, Thomas
Yang, Ming
Adams, John
Bush, George
Carter, Thomas
Gates, Bill
### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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