要約:
- GoogleはDataGemmaを発表し、大規模言語モデル（LLM）の誤った回答を緩和する取り組みを行った。
- DataGemmaは公開された2つのモデルで、Google Data Commonsプラットフォームからのデータを使用して答えを裏付けている。
- 2つのアプローチ、RIGとRAG、が使用され、RIGは基準モデルのファクト率を改善し、RAGは詳細なデータを提供するが、データの利用可能性に制約がある。
- DataGemmaモデルは統計的な回答を提供し、RIGによって基準モデルのファクト率が58%まで向上した。
感想:
GoogleのDataGemmaプロジェクトは、数値や統計データに対処する際の誤った回答の課題を解決するために重要な進展です。RIGとRAGの2つのアプローチは、モデルの精度向上に効果的であり、特に研究や意思決定に関連する統計クエリにおいて有用性が示されています。これらのアプローチはそれぞれ異なる強みと弱みを持っており、今後の研究によりより強力で安定したモデルの構築への道を開くことが期待されます。