Google が新たな AI モデル「DataGemma」を発表しました。このモデルは、大規模言語モデル（LLM）が抱える統計データに関する不正確な回答の問題に取り組むことを目的としています。
本記事では、DataGemma の技術的特徴と性能、今後の展望について紹介していきますので、ぜひ最後までご覧ください！
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DataGemma の技術的特徴
DataGemma は、Google が2024年2月に公開した Gemma という AI 言語モデルを基盤としています。Gemma は、テキスト生成や自然言語処理タスクに特化した、オープンソースで利用可能な AI モデルのシリーズです。DataGemma は、この Gemma の能力を活かしつつ、統計データの処理に特化した機能を追加しています。
この新モデルの開発には、Google の Data Commons プラットフォームが重要な役割を果たしています。Data Commons は、経済、科学、健康など多岐にわたる分野から収集された 2,400 億以上のデータポイントを含む巨大なオープンナレッジグラフです。DataGemma は、この豊富なデータを基に、二つの異なるアプローチを採用しています。
一つ目は Retrieval Interleaved Generation（RIG）と呼ばれる手法です。RIG では、AI モデルが生成した回答を Data Commons の統計データと比較し、必要に応じて修正や補完を行います。このプロセスでは、自然言語クエリを構造化データクエリに変換し、関連する統計情報を取得して回答の精度を高めています。つまり、ユーザーが日常的な言葉で質問すると、システムがそれをデータベースが理解できる形式に変換し、正確なデータを取得して回答に反映させるのです。
二つ目のアプローチは、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。RAG は、ユーザーの質問から関連する変数を抽出し、Data Commons からデータを取得します。その後、長文脈を扱える Gemini 1.5 Pro などの大規模言語モデルを使用して、取得したデータと元の質問を基に高精度な回答を生成する仕組みになっています。
これらの特徴から、DataGemma の最大の強みは、自然言語処理能力と膨大な統計データを組み合わせた点にあるといえます。ユーザーの質問を正確に理解し、関連する統計データを効果的に検索・活用することで、従来の AI モデルよりも信頼性の高い回答を提供することができます。特に統計データを扱う際の精度向上が期待され、研究や政策立案など、正確なデータ解析が求められる分野での活用が見込まれます。
このように、RIGとRAGを活用することにより、ユーザーのプロンプトに対するハルシネーションの発生を抑えることができるのです。AIとハルシネーションの戦いは常に続いていますが、DataGemmaがこの戦いに終止符を打つことに期待を持てそうですね！
DataGemma の性能と今後の展望
Google が実施した初期テストでは、DataGemma の性能に注目すべき結果が見られました。特に RIG アプローチを用いた場合、ベースラインモデルの事実性が 5~17% だったのに対し、DataGemma では約 58% まで向上しています。一方、RAG アプローチを用いた DataGemma は、テストクエリの 24~29% に対して Data Commons からの統計的回答を提供できました。これらの回答の数値的正確性は 99% と高かったものの、数字から正しい推論を導き出す能力には課題が残り、6~20% の割合で困難が見られたとのことです。
RIG と RAG にはそれぞれ長所と短所があります。RIG はより高速に動作しますが、提供する情報の詳細さには限界があります。一方、RAG はより包括的なデータを提供できますが、データの可用性や大規模な文脈処理能力が必要となるため、一定の制約があるようです。
Google は今後、これらの手法をさらに洗練させ、より大規模なテストを行う計画です。最終的には、この機能を Gemma と Gemini の両モデルに統合することを目指していますが、この統合は段階的に行われる見込みとなっています。
この統合が完了すると、GeminiはGPTやClaudeを抑えて、LLMモデルの中でもトップになる可能性も出てきます。生成AI業界の激しい競争からは目が離せませんね！
まとめ
いかがだったでしょうか？
Google の DataGemma は、AI モデルにおける統計データ処理の精度向上に向けた重要な一歩といえるでしょう。RIG と RAG という二つのアプローチを用いて、Data Commons の豊富なデータを活用することで、より正確な統計情報の提供を目指しています。DataGemma のオープンソース化により、AI コミュニティ全体での研究開発が促進される可能性があり、これにより統計データを扱う様々な分野での AI 応用が進展することが期待されます。
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