准确的统计数据、时效性强的信息，一直是大语言模型产生幻觉的重灾区。
知识是现成的，但学是不可能学的。并非此身惰怠，只因现实太多阻碍。
对于这个问题，谷歌在近日推出了自己筹划已久的大型数据库 Data Commons，以及在此基础上诞生的大模型 DataGemma。
论文地址：https://docs.datacommons.org/papers/DataGemma-FullPaper.pdf
Data Commons 是一个庞大的开源公共统计数据存储库，包含来自联合国（UN）、疾病控制与预防中心（CDC）、人口普查局、卫生部、环境机构、经济部门、非政府组织和学术机构等可信来源的大量统计数据。
目前，整个语料库包含超过 2500 亿个数据点和超过 2.5 万亿个三元组。
数据有了，模型要怎么处理？本文提出了一种将 LLM 桥接到数据的通用架构，并探讨了需要解决的三个问题。
首先，LLM 必须学会在适当的时机选择，是使用存储在模型参数中的知识，还是从外部获取信息。
当然了，关于何时查询外部源这件事，需要 LLM 学到自己的参数里，这可以采用多种机制来实现。
其次，需要决定应该从哪个外部源查询所需的信息，因为可用的信息源可能很多而且是动态的。在本文中，作者直接使用单一外部信息源来包含大量数据源。
最后，一旦明确了需要哪些外部数据，LLM 就需要生成一个或多个查询来获取这些数据。
一般来说，不同的来源会产生不同类型的数据，如果 LLM 还要专门去学习各种 API 就有点麻烦了。因此，作者开发了用于外部数据和服务的单一通用 API。
API 的灵感来自于 Robert McCool 在 1993 年设计的 URL 参数编码接口，虽然简单，却经受住了时间的考验，是目前在网络上最接近通用 API 的接口。
作者使用自然语言来表达查询，返回的答案可以用 mime-type 来增强，以允许非文本答案。
搞定了这些，一个能够充分利用最新最全外部数据的「AI 统计学家」（或者叫统计学魔术师）就诞生了。
DataGemma
对于 Data Commons 这么庞大的数据源，想要被 LLM 正常使用，需要面对一些现实的挑战：
1. 与统计事实相关的用户查询可能涉及一系列逻辑、算术或比较运算。
比如「世界上排名前 5 的二氧化碳排放国是哪些国家？」；更复杂一点的比如「加利福尼亚州是世界上最大的经济体吗？」（这里面暗含了所比较的实体 —— 加利福尼亚州与其他国家 / 地区相比，而不是美国各州）；或者「煤发电量高的美国各州，慢性阻塞性肺病发病率也很高吗？」（这涉及到实体和指标之间的比较）。
2. 公共统计数据包含多种模式和格式，通常需要相当多的背景上下文才能正确解释。
之前的工作利用了两种方法来缓解这些问题：使用工具和检索增强生成（RAG）。
前一种方法会调整 LLM 来生成一种标记语言，能够将自然文本与对外部工具的函数调用穿插在一起。为了对抗幻觉，工具可能会查询数据库或搜索引擎。
而在 RAG 中，辅助检索系统从大型语料库中识别与用户查询相关的背景知识，然后用这些知识来增强用户的查询。
本文作者以谷歌开源的 Gemma 和 Gemma-2 模型为基础，分别利用检索交错生成（RIG）和 RAG 微调出两个新的版本。
开源模型：https://huggingface.co/collections/google/datagemma-release-66df7636084d2b150a4e6643
数据共享
Data Commons 的数据共享涉及两项创新。
首先，研究人员花了数年时间访问大量公开可用的数据集，追踪数据背后的假设，并使用 Schema.org（一种用于编码结构化数据的开放词汇表）对它们进行规范化，最终形成了一个包含所有数据的通用知识图谱。
其次，研究人员使用 LLM 创建一个自然语言界面，允许用户用通用语言提出问题，并通过图表等方式来探索庞大的数据库。
需要明确的是，LLM 只是将查询转换为 Data Commons 中的词汇表，不会与底层数据交互，也不会生成输出，因此不必担心出现幻觉之类的问题。
当前的方法是利用这个自然语言接口，教导 LLM 何时以及如何与 Data Commons 的接口进行通信。
对齐方面，作者采用 LIMA（一种指令调整和强化学习方法），遵循少即是多的原则，利用数量少但质量很高的一组示例，使最终任务与用户偏好保持一致。
RIG 与 RAG
接下来介绍将 LLM 与 Data Commons 连接的两种不同方法：
RIG
检索交错生成 (RIG)，是一种受使用工具启发的方法，将 LLM 进行微调以生成自然语言数据共享查询，然后，多模型管道将此查询转换为结构化数据查询，用于从 Data Commons 数据库检索答案。
如上图所示，这里扩展了 RIG 管道的步骤。首先是经过微调以生成自然语言查询的模型；接着是后处理器，将自然语言查询转换为结构化数据查询；最后一个组件是查询机制，从 Data Commons 检索统计答案并使用 LLM 生成。
当向 LLM 提出统计查询时，通常会生成包含数字答案的文本（如下图所示）。这时可以根据数字（LLM-SV）相关的上下文，在 Data Commons 数据库中匹配最相关的值（DC-SV），作为事实检查机制一起返回给用户。
研究人员选择了大约 700 个用户查询（对应不同的统计问题）。
对于每个问题，都会从基本模型中选择带有统计数据的答案（约 400 个），然后将这些响应提供给功能更强大的 LLM（Gemini 1.5 Pro），指示它围绕统计数据点引入自然语言数据共享调用。
所使用的提示包含三个示例作为指导，要求注释出统计值和单位，还要指示数据共享调用包括地名、指标和日期等。最后会进行人工审查，并手动重写不符合要求的数据共享调用。
为了评估单个测试查询响应，这里需要子字符串级别的详细反馈。研究人员采用了上图所示的可视化工具。
人工评估人员能够浏览所有查询，并检查每个查询响应中的所有 Data Commons 调用，首先快速检查是否存在任何明显的事实不准确之处，然后对响应中存在的每项统计数据进行评估。
上表显示了 RIG 方法的事实准确性指标（Data Commons 中的统计数据与 101 个查询中的 LLM 响应进行比较的情况）。总体而言，RIG 方法提高了真实性，从 5-17% 提高到约 58%。
RAG
RAG 管道同样包含多个组件。首先，用户查询被传递到一个小型的、经过微调的 LLM，它会生成与用户查询相关的自然语言查询；然后，通过 Data Commons 的自然语言接口来获取相关的表；最后，将原始用户查询和检索到的表交给长上下文 LLM（Gemini 1.5 Pro）。
原始用户查询以及结果表可能会相当长。例如，比较查询可能包括来自美国所有 50 个州或全球 194 个国家的多个表的多年数据。
在综合查询集中，平均输入长度为 38,000 个 token，最大输入长度为 348,000 个 token。由于输入量很大，因此必须使用长上下文 LLM，用户响应如上图所示。
对于 RAG 方法，人类评估者评估 LLM 生成的细粒度问题及其相应的数据共享响应的质量。首先验证是否生成了足够且相关的问题来解决用户查询（上图）；然后评估每个单独问题的质量及其相应的数据共享响应（下图）。
下表的结果表明，LLM 在引用数字时通常是准确的 (99%)，当根据这些说法进行推论时，准确性会下降，在 6-20% 的时间内得出错误的推论。
参考资料：
https://venturebeat.com/ai/datagemma-googles-open-ai-models-mitigate-hallucination-on-statistical-queries/
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