Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo đã phát triển các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) tiên tiến có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu văn bản, tạo ra các ý tưởng sáng tạo và thậm chí viết mã. Mặc dù có khả năng tiên tiến nhưng những LLM này có thể tạo ra thông tin sai lệch với độ tin cậy cao. Đây là một vấn đề được gọi là "ảo giác". Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã có những đóng góp đáng kể trong việc giảm ảo giác bằng cách liên kết LLM với dữ liệu thống kê trong thế giới thực. Điều này dẫn đến DataGemma, một tập hợp các mô hình mở tiên phong tích hợp với Data Commons của Google, một kho lưu trữ toàn diện các dữ liệu đáng tin cậy.

Data Commons là cơ sở dữ liệu lớn và đang phát triển về thông tin công cộng từ các tổ chức có uy tín như Liên hợp quốc và WHO. Nó cung cấp hơn 240 tỷ điểm dữ liệu trên nhiều biến thống kê khác nhau, cung cấp kiến ​​thức phong phú về các chủ đề từ dữ liệu sức khỏe đến môi trường. Data Commons có thể truy cập được thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên được hỗ trợ bởi AI, cho phép người dùng hỏi về nhiều chủ đề khác nhau, chẳng hạn như mối tương quan giữa thu nhập và bệnh tiểu đường ở Hoa Kỳ hoặc những thay đổi trong khả năng tiếp cận nguồn điện ở các nước Châu Phi.

Bằng cách tích hợp Data Commons vào Gemma, một bộ mô hình mở hiện đại, chúng tôi mong muốn làm cho LLM trở nên thực tế và mang tính suy đoán hơn. DataGemma sử dụng hai cách tiếp cận sáng tạo: Thế hệ truy xuất xen kẽ (RIG) và Thế hệ truy xuất tăng cường (RAG). RIG truy vấn các nguồn đáng tin cậy và tham chiếu chéo bằng Data Commons để đảm bảo độ chính xác, trong khi RAG kết hợp thông tin theo ngữ cảnh có liên quan để cung cấp phản hồi toàn diện hơn. Những phương pháp này đã cho thấy kết quả đầy hứa hẹn trong việc cải thiện tính chính xác của các dữ kiện bằng số trong mô hình ngôn ngữ và giảm sự xuất hiện của ảo giác.

Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển hiện có quyền truy cập vào DataGemma và phương pháp của nó, được nêu chi tiết trong một bài nghiên cứu gần đây. Nghiên cứu đang diễn ra tập trung vào việc cải tiến các phương pháp này và chúng tôi dự định tích hợp chúng vào cả mô hình Gemma và Gemini. Bằng cách biến DataGemma thành một mô hình mở, chúng tôi sẽ khuyến khích áp dụng rộng rãi các công nghệ này, tăng cường niềm tin vào LLM, cung cấp thông tin chính xác, hỗ trợ việc ra quyết định sáng suốt và cung cấp các công cụ có giá trị giúp cải thiện sự hiểu biết của chúng ta về thế giới. Chúng tôi mong muốn trở thành một công cụ hữu ích.