DataGemma

DataGemma ist ein Recherchetool, mit dem Nutzende Fragen in einfacher Sprache stellen können und Antworten auf der Grundlage öffentlich verfügbarer statistischer Daten Data Commons-Repository. Das Tool verwendet speziell erstellte Versionen von Gemma, die Gemini API mit Gemini 1.5 Pro und eine Reihe von Bibliotheken, die speziell für die Verwendung mit Data Commons entwickelt wurden.

Dieses Recherchetool bietet zwei separate Techniken zur Beantwortung von Fragen basierend auf Daten. Allgemeine statistische Daten:

  • Retrieval-Interavingd Generation (RIG): Bei diesem Ansatz wird eine Variante von Gemma 2, die genau abgestimmt ist, um zu erkennen, wann eine generierte Zahl durch von Data Commons. Weitere Informationen finden Sie in der Colab-Version Notebook und Modelle auf Kaggle oder Hugging Face.
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG): Bei diesem Ansatz wird eine Variante von Gemma verwendet. 2, die relevante Informationen aus Data Commons abruft und diese Informationen dann verwendet. um einen erweiterten Prompt für das Modell Gemini 1.5 Pro zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie in der Logo: Colab Notebook und Modelle auf Kaggle oder Hugging Face.

Weitere Forschungs- und technische Details zu DataGemma finden Sie in der Technischer Artikel zu DataGemma.

  • Antworten mit echten Daten generieren

    Mithilfe von generativer KI können Sie ein umfangreiches Repository öffentlicher statistischer Daten analysieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

  • Verfahren zur Datengrundlage von KI bewerten

    Untersuchen Sie, wie Sie die Ausgabe von Generative-AI-Modellen mit retrieval-augmentierten und datenverschränkten Techniken steuern können.

Weitere Informationen

Sehen Sie sich mehr Code, Notizbücher, Informationen und Diskussionen über das DataGemma RIG-Modell auf Kaggle an.
Probieren Sie DataGemma mit der Retrieval-Verschränkung-Technik aus, um Fragen zu beantworten.
Probieren Sie DataGemma mit der Retrieval-Augmented-Technologie aus, um Fragen zu beantworten.