DataGemma

DataGemma هي أداة بحث تتيح للمستخدمين طرح الأسئلة بلغة عادية تستند إلى البيانات الإحصائية المتاحة للجمهور في مستودع Data Commons: تستخدِم الأداة إصدارات مصمّمة خصيصًا من Gemma، وGemini API مع Gemini 1.5 Pro، ومجموعة من المكتبات المصمّمة خصيصًا للعمل مع Data Commons.

توفر أداة البحث هذه أسلوبين منفصلين للإجابة عن الأسئلة استنادًا إلى البيانات البيانات الإحصائية المشاعّة:

  • إنشاء الأرقام بالاستناد إلى طلبات البحث (RIG): يستخدم هذا النهج نوعًا من Gemma 2 تم تحسينه للتعرّف على الحالات التي يجب فيها استبدال رقم تم إنشاؤه باطلاع على معلومات أكثر دقة من Data Commons. لمزيد من التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على Colab دفتر ملاحظات ونماذج على Kaggle أو وجه عناق:
  • Retreval-Augmented Generation (RAG): يستخدم هذا الأسلوب أحد أشكال Gemma 2 الذي يسترد المعلومات ذات الصلة من Data Commons ثم يستخدم تلك المعلومات لإنشاء طلب موسّع بخصوص نموذج Gemini 1.5 Pro لمزيد من التفاصيل، يُرجى مراجعة ورقة ملاحظات Colab دفتر ملاحظات ونماذج على Kaggle أو وجه عناق:

لمزيد من الأبحاث والتفاصيل الفنية حول DataGemma، يُرجى الاطّلاع على الورقة الفنية حول DataGemma.

  • يمكنك تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على مستودع واسع من البيانات الإحصائية المتاحة للجميع لاستكشاف إحصاءات جديدة واكتشافها.
  • ابحث عن طرق لتوجيه مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام أساليب تعزيز الاسترجاع وتداخل البيانات.

مزيد من المعلومات

عرض المزيد من التعليمات البرمجية ودفاتر الملاحظات والمعلومات والمناقشات حول نموذج DataGemma RIG على Kaggle.
جرب DataGemma باستخدام تقنية "الاسترجاع المتداخل" للإجابة عن الأسئلة.
جرب DataGemma باستخدام أسلوب الاسترجاع المعزَّز للإجابة عن الأسئلة.