引言：
在数据爆炸的今天，准确、及时的信息获取成为关键。然而，大数据模型在处理海量数据时，往往陷入“幻觉”的泥潭。谷歌近日推出的开源AI统计学家DataGemma，凭借其强大的数据处理能力，有望为这一问题提供解决方案。
主体：
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Data Commons：海量数据的宝库
Data Commons是一个庞大的开源公共统计数据存储库，汇集了来自联合国、疾病控制与预防中心、人口普查局等可信来源的2500亿个数据点和2.5万亿个三元组。这为DataGemma提供了丰富的数据基础。 -
DataGemma：连接LLM与数据的桥梁
DataGemma将大型语言模型（LLM）与Data Commons连接起来，实现了LLM对海量数据的充分利用。其核心在于解决以下三个问题：- 知识选择：LLM需要学会在何时使用存储在模型参数中的知识，何时从外部获取信息。
- 信息来源：LLM需要确定从哪个外部信息源获取所需信息。
- 数据查询：LLM需要生成查询来获取所需数据。
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通用API：简化数据查询
DataGemma开发了用于外部数据和服务的单一通用API，使得LLM可以轻松获取所需数据。这一API灵感来源于1993年设计的URL参数编码接口，具有通用性和可靠性。 -
挑战与应对
DataGemma在处理海量数据时，也面临着一些挑战，如用户查询涉及复杂运算、公共统计数据包含多种模式和格式等。为此，作者采用了检索增强生成（RAG）和检索交错生成（RIG）等方法，提高了数据处理的准确性。 -
数据共享与创新
Data Commons的数据共享涉及两项创新：一是将大量公开数据集进行规范化，形成通用知识图谱；二是利用LLM创建自然语言界面，允许用户用通用语言提出问题。
结论：
DataGemma的推出，为LLM在数据处理领域开辟了新的可能性。它不仅能够突破数据幻觉的困境，还为人工智能领域带来了新的创新思路。随着DataGemma的不断发展，我们有理由相信，未来AI在数据处理方面的能力将得到进一步提升。
参考文献：
[1] https://docs.datacommons.org/papers/DataGemma-FullPaper.pdf
[2] https://venturebeat.com/ai
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