主要观点总结
新智元报道，谷歌推出了大型开源公共统计数据库Data Commons及其基于该数据库的大模型DataGemma。该文章探讨了如何使用LLM处理统计数据的问题，包括LLM如何决定何时从外部获取信息以及如何处理多种数据源等。此外，文章还介绍了Data Commons数据共享涉及的两种创新方法，以及将LLM与Data Commons连接的两种不同方法：检索交错生成（RIG）和检索增强生成（RAG）。文章最后给出了对这两种方法的事实准确性评估。
关键观点总结
关键观点1: 谷歌推出的大型开源公共统计数据库Data Commons包含来自各种可信来源的大量统计数据。
Data Commons是一个庞大的开源公共统计数据存储库，包含来自联合国、疾病控制与预防中心、人口普查局、卫生部、环境机构、经济部门、非政府组织和学术机构等的数据。
关键观点2: DataGemma是解决LLM在处理统计数据时产生幻觉的一个新模型。
谷歌推出的DataGemma模型能够将LLM与Data Commons数据库连接起来，通过处理统计数据来减少或避免LLM产生幻觉。
关键观点3: 使用LLM处理统计数据面临三个主要问题。
首先，LLM必须决定何时从外部获取信息；其次，需要决定从哪个外部源查询所需的信息；最后，一旦明确了需要哪些外部数据，LLM需要生成一个或多个查询来获取这些数据。
关键观点4: Data Commons数据共享涉及两项创新。
首先，研究人员访问大量公开可用的数据集并进行规范化，形成一个包含所有数据的通用知识图谱。其次，研究人员使用LLM创建一个自然语言界面，允许用户用自然语言提出问题并通过图表等方式探索庞大的数据库。
关键观点5: 介绍了将LLM与Data Commons连接的两种不同方法：检索交错生成（RIG）和检索增强生成（RAG）。
这两种方法都是将LLM与数据库连接起来处理统计数据的方式。其中，RIG方法通过将LLM微调以生成自然语言数据共享查询，并将查询转换为结构化数据查询来检索答案。而RAG方法则使用LLM生成与用户查询相关的自然语言查询，并通过Data Commons的自然语言接口获取相关的表。
文章预览
新智元报道 编辑：alan 【新智元导读】 近日，谷歌推出了自己筹划已久的大型开源公共统计数据库，以及在此基础上诞生的大模型。——「AI统计学专家」能解决幻觉吗？ 准确的统计数据、时效性强的信息，一直是大语言模型产生幻觉的重灾区。 知识是现成的，但学是不可能学的。 并非此身惰怠，只因现实太多阻碍。 对于这个问题，谷歌在近日推出了自己筹划已久的大型数据库Data Commons，以及在此基础上诞生的大模型DataGemma。 论文地址：https://docs.datacommons.org/papers/DataGemma-FullPaper.pdf Data Commons是一个庞大的开源公共统计数据存储库，包含来自联合国 (UN)、疾病控制与预防中心 (CDC) 、人口普查局、卫生部、环境机构、经济部门、非政府组织和学术机构等可信来源的大量统计数据。 目前，整个语料库包含超过2500亿个数据点和超过2.5万亿个三元
………………………………
