Data Gemma：旨在通过谷歌数据共享平台的海量真实世界统计数据

主要观点总结

该存储库包含用于访问DataGemma的客户端库代码，DataGemma是一个开放模型，能够帮助解决幻觉挑战，实现这一目标的方法包括检索交错生成（RIG）和检索增强生成（RAG）。

关键观点总结

关键观点1: DataGemma简介

DataGemma是一个开放模型，通过将LLMs扎根于Google数据共享的大量真实统计数据中，用以解决幻觉挑战。

关键观点2: 实现方法

DataGemma通过两种主要方法实现目标：检索交错生成（RIG）和检索增强生成（RAG）。

关键观点3: 模型托管和安装

微调后的DataGemma模型托管在HuggingFace和Kaggle中。要安装该库，用户需要运行指定的pip命令来安装相关库。

关键观点4: 示例和合作

用户可以参考Colab笔记本中的RIG和RAG示例来使用这个库。感兴趣的用户还可以加入技术交流群，合作时请标明关注‘GitHubStore’公众号。

文章预览

项目简介 该存储库包含用于访问 DataGemma 的客户端库代码，DataGemma 是一种开放模型，通过将LLMs扎根于 Google 数据共享的大量真实统计数据中，帮助解决幻觉的挑战。 有两种方法可用于实现此目的：检索交错生成 (RIG) 和检索增强生成 (RAG)。更多详细信息可以在论文和博客文章中找到。 微调后的 DataGemma 模型托管在 HuggingFace（ RIG 、 RAG ）和 Kaggle（ RIG 、 RAG ）中。 To install the library, run: 要安装该库，请运行： pip install git+https://github.com/datacommonsorg/llm-tools 有关使用此库的示例，请参阅我们的 RIG 和 RAG 的 Colab 笔记本。 项目链接 https://github.com/datacommonsorg/llm-tools 扫码 加入技术交流群，备注「 开发语言-城市-昵称 」 合作请注明   关注「 GitHubStore 」公众号 ………………………………