記事の概要
グーグルが発表した新しいAIモデル「DataGemma」は、ハルシネーション（事実と異なる情報を生成する問題）を軽減し、事実性を向上させるための新たなアプローチを採用しています。
このモデルは、グラフデータベースとナレッジグラフを基盤とした「Data Commons」プラットフォームから2,400億以上のデータポイントを活用し、経済や科学、健康などの信頼性の高い統計情報に基づいて回答を生成します。
特に、Retrieval Interleaved Generation（RIG）とRetrieval Augmented Generation（RAG）の二つの手法を導入し、RIGは初期回答を生成後、関連する統計情報と照合して事実性を向上させます。
一方、RAGは、回答生成前に関連情報を取得し、より包括的な回答を可能にします。
初期テストでは、RIGが事実性を58%まで向上させ、RAGでは提供される統計情報の98.6%が正確という結果が得られました。
これにより、AIの信頼性向上が期待されています。
記事のポイント
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