agri1.ai: نهج ثنائي الجانب لماجستير إدارة الأعمال، chatGPT في الزراعة - الواجهة الأمامية والتضمين ونموذج اللغة الكبيرة الخاص بالمجال للزراعة

مرحبًا بكم في عالم LLMS مثل Claude وLlama وchatGPT في الزراعة، ومرحبًا بكم في agri1.ai، وهي مبادرة تهدف إلى استكشاف إمكانات الذكاء الاصطناعي (AI) في الصناعة الزراعية. مع استمرار نمو سكان العالم، أصبح الطلب على ممارسات زراعية فعالة ومستدامة أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى. ويمكن للذكاء الاصطناعي، بفضل قدرته على تحليل كميات هائلة من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة، أن يغير قواعد اللعبة في تلبية هذا الطلب.

مقدمة
الوضع الحالي للagri1.ai
مستقبل agri1.ai ونموذج اللغة الكبير الخاص بالمجال للزراعة
مناهج ونماذج LLM مفتوحة المصدر
ماجستير الموجودة في الزراعة

مقدمة

مع agri1.ai، نحن نتبع نهجًا ثنائي الجانب لتسخير قوة الذكاء الاصطناعي في الزراعة. من ناحية ، نحن نطور واجهة أمامية تستخدم نموذج لغة كبير (LLM) ، ونقوم بضبطه ، وتضمينه ، ووضعه في سياق البيانات العامة والداخلية. على الجانب الآخر ، نحن نستكشف إمكانية إنشاء LLM خاص بمجال الزراعة.

في البيئات سريعة التغير، سواء من حيث المناخ أو الأسواق، يصبح مفهوم agri1.ai ذا أهمية متزايدة. وينطبق هذا بشكل خاص على المجتمعات والمناطق الكبيرة التي تعتمد على الزراعة مثل القارة الأفريقية، حيث يمكن أن يؤدي نقص المعرفة إلى تحديات كبيرة في مجال الزراعة. إحدى مهام agri1.ai هي معالجة هذه القضايا، ودعم المزارعين أصحاب الحيازات الصغيرة في كفاحهم مع الظروف المناخية المتغيرة بسرعة، وتوفير استشارة أفضل للثقافات الزراعية الجديدة اعتمادًا على الظروف المناخية والتربة. يعد نقص التعليم في أجزاء معينة من العالم أيضًا دافعًا لنا لدعم المزارعين من خلال مبادرتنا.

الوضع الحالي لـ agri1.ai: سد الفجوة بين البشر والذكاء الاصطناعي

في قلب مبادرتنا، تعمل agri1.ai كمنصة ديناميكية تعمل على سد الفجوة بين البشر في الزراعة وعالم برامج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. هدفنا الأساسي هو تسهيل التفاعل السلس بين هذين الكيانين، وتعزيز العلاقة التكافلية التي تعزز كفاءة واستدامة الممارسات الزراعية.

حالياً، أ gri1.ai تعمل على أساس GPT الخاص بـ OpenAI ، وهو نموذج لغة كبير متطور (LLM). لقد قمنا بتكييف هذا النموذج وتحسينه جزئيًا لفهم النص الذي يركز على الزراعة بشكل أفضل وإنشاءه ، مما يعزز ملاءمته وفائدته لمستخدمينا. علاوة على ذلك ، قمنا جزئيًا بدمج عمليات دمج البيانات ، ودمج كل من البيانات العامة والداخلية ، لزيادة الفهم السياقي للنموذج للمجال الزراعي.

في عالم الذكاء الاصطناعي ، غالبًا ما تكون البساطة هي مفتاح النجاح. يمكن أن يكون بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها عملية معقدة ، ويسمح لنا الحفاظ على الشعور بالبساطة في عملياتنا بالتركيز على تقديم خدمة عالية الجودة وسهلة الاستخدام. من خلال البناء على LLM موجود ومستضاف ، نحن قادرون على الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي المتقدم مع الحفاظ على نظام مبسط وفعال.

أحد الركائز الأساسية لعملنا هو إدارة البيانات. نحن ندرك الأهمية الحاسمة لإدارة توفر بيانات مستخدمينا وسهولة استخدامها وسلامتها وأمنها. لا يضمن هذا النهج الشامل لإدارة البيانات موثوقية وفائدة المعلومات المقدمة من agri1.ai فحسب، بل يعالج أيضًا الاهتمامات الرئيسية مثل الامتثال التنظيمي والخصوصية والجودة والأمان. نحن ندرك أن الشركات الزراعية لديها مخاوف مشروعة بشأن تسرب البيانات وإمكانية تدريب حاملي شهادة الماجستير في إدارة الأعمال على البيانات الداخلية، مما يعرض سيادة البيانات للخطر. نريد أن نؤكد لمستخدمينا أننا نأخذ هذه المخاوف على محمل الجد ونعمل بنشاط على وضع استراتيجيات لمعالجة هذه المشكلات.

بينما نواصل تحسين agri1.ai وتعزيزه، فإننا نستكشف أيضًا إمكانية إنشاء LLM جديد من خلال إعادة تدريب LLM موجود أو تحسينه. قد يسمح لنا هذا النهج بإنشاء نموذج أكثر تخصصًا وفعالية للزراعة.

مستقبل agri1.ai: نموذج لغة كبير خاص بالمجال للزراعة

على الرغم من أننا فخورون بما حققناه مع agri1.ai حتى الآن، إلا أننا لن نتوقف عند هذا الحد. نحن نستكشف أيضًا إمكانية إنشاء ماجستير إدارة أعمال خاص بمجالنا الخاص بالزراعة. سيتم تدريب هذا النموذج، الذي نطلق عليه اسم agriLLM (العنوان العملي)، على كمية كبيرة من البيانات النصية المتعلقة بالزراعة، مما يجعله خبيرًا في اللغة والفروق الدقيقة في الصناعة الزراعية.

سيكون إنشاء agriLLM عملية معقدة ، تشمل جمع البيانات وتنظيف البيانات والمعالجة المسبقة واختيار النموذج وتدريب النموذج والضبط الدقيق والتقييم والاختبار والنشر. نخطط أيضًا لإشراك خبراء في مختلف مجالات الزراعة لمساعدتنا في بناء مجموعات بيانات تدريبية مفصلة وضبط النموذج.

جمع البيانات: تتضمن الخطوة الأولى في بناء LLM خاص بالمجال للزراعة جمع كمية هائلة من البيانات ذات الصلة بالمجال. يمكن أن يشمل ذلك المقالات العلمية والأوراق البحثية وأدلة الزراعة وتقارير الطقس وبيانات إنتاجية المحاصيل والمزيد. يجب أن تغطي البيانات مجموعة واسعة من الموضوعات في الزراعة لضمان أن النموذج جيد التقريب ومعرفة في جميع جوانب المجال. يمكن استخدام أدوات مثل تجريف الويب لأتمتة عملية جمع البيانات من مصادر مختلفة عبر الإنترنت.
معالجة البيانات: بمجرد جمع البيانات ، يجب معالجتها مسبقًا لإعدادها لتدريب ماجستير. يتضمن ذلك تنظيف البيانات (إزالة التكرارات ، وإصلاح القيم المفقودة أو غير الصحيحة) ، والتطبيع (تحويل كل النص إلى أحرف صغيرة ، وإزالة علامات الترقيم ، ووقف الكلمات) ، والترميز (تقسيم النص إلى كلمات أو عبارات فردية لإنشاء مفردات لـ نموذج اللغة).
اختيار النموذج والتكوين: الخطوة التالية هي اختيار بنية نموذجية مناسبة لـ LLM. تعد النماذج القائمة على المحولات مثل GPT-3 و BERT اختيارات شائعة نظرًا لقدرتها على التعامل مع التسلسلات الطويلة للنص وتوليد مخرجات عالية الجودة. يجب تحديد تكوين النموذج ، بما في ذلك عدد الطبقات ورؤوس الانتباه ووظيفة الخسارة والمعلمات الفائقة في هذه المرحلة.
تدريب نموذجي: يتم بعد ذلك تدريب النموذج على البيانات المعالجة مسبقًا. يتضمن ذلك تقديم النموذج مع تسلسل الكلمات وتدريبه على التنبؤ بالكلمة التالية في التسلسل. يضبط النموذج أوزانه بناءً على الفرق بين توقعه والكلمة التالية الفعلية. تتكرر هذه العملية ملايين المرات حتى يصل النموذج إلى مستوى أداء مُرضٍ.
التقييم والضبط: بعد التدريب الأولي ، يتم تقييم النموذج على مجموعة بيانات اختبار منفصلة. بناءً على نتائج التقييم ، قد يتطلب النموذج بعض الضبط الدقيق. قد يتضمن ذلك تعديل المعلمات الفائقة أو تغيير البنية أو التدريب على بيانات إضافية لتحسين أدائها.
ضبط دقيق خاص بالمجال: لجعل LLM خاصة بالزراعة ، يتم ضبطها بدقة على البيانات الخاصة بالمجال التي تم جمعها في الخطوة الأولى. يساعد هذا النموذج على فهم المصطلحات الفريدة والسياق والفروق الدقيقة في مجال الزراعة.
التكامل مع agri1.ai: بمجرد أن تصبح شهادة LLM الخاصة بالمجال جاهزة، يتم دمجها مع نظام agri1.ai. يتضمن ذلك إعداد واجهات برمجة التطبيقات والواجهات اللازمة للسماح لـ agri1.ai بالاستفادة من قدرات LLM الجديدة.
اختبار المستخدم وردود الفعل: يتم بعد ذلك اختبار نظام agri1.ai المحدث من قبل المستخدمين النهائيين. يتم جمع تعليقاتهم واستخدامها لتحديد أي مشكلات أو مجالات للتحسين.
تحسن مستمر: بناءً على ملاحظات المستخدم ، يتم تحديث وتحسين LLM باستمرار. قد يتضمن ذلك مزيدًا من الضبط الدقيق ، أو إضافة المزيد من البيانات إلى مجموعة التدريب ، أو تعديل بنية النموذج.
المراقبة والصيانة: أخيرًا ، تتم مراقبة أداء LLM باستمرار للتأكد من أنها تقدم مخرجات دقيقة ومفيدة. يتم أيضًا إجراء الصيانة الدورية للحفاظ على تشغيل النظام بسلاسة.

يعد بناء ماجستير في مجال معين من أجل الزراعة مهمة معقدة ولكنها قابلة للتحقيق. يتضمن سلسلة من الخطوات من جمع البيانات إلى التحسين المستمر. من خلال اتباع هذه العملية ، نهدف إلى تطوير LLM يمكنه توفير معلومات دقيقة وذات صلة ومفيدة للمستخدمين في الصناعة الزراعية.

مناهج ونماذج مفتوحة المصدر

نحن نراقب عن كثب التطورات في مجتمع الذكاء الاصطناعي الأوسع. أحد الموارد التي وجدناها مفيدة بشكل خاص هو المتصدرين LMSYS، والتي تصنف العديد من LLMs بناءً على أدائها. يمكن استخدام بعض النماذج الموجودة على لوحة المتصدرين هذه ، مثل OpenAI's GPT-4 و Anthropic's Claude-v1 ، كأساس لـ agriLLM.

ومع ذلك ، نحن ندرك أيضًا الفجوة بين نماذج الملكية والمفتوحة المصدر. في حين أن النماذج الاحتكارية مثل GPT-4 تقود الحزمة حاليًا ، فإننا متفائلون بشأن إمكانات النماذج مفتوحة المصدر للحاق بالركب. أحد هذه النماذج مفتوحة المصدر هو MosaicML ، والذي يوفر منصة مرنة وقياسية لنماذج التعلم الآلي ، ويمكن استخدامها لتدريب LLM الخاص بنا.

MosaicML تقدم مجموعة من الميزات التي يمكن أن تكون مفيدة لتطوير agriLLM. إنه يسمح بتدريب نماذج بمليارات المعلمات في ساعات ، وليس أيام ، ويوفر تحجيمًا فعالاً على نطاقات كبيرة. كما يوفر تحسينات تلقائية للأداء ، مما يسمح للمستخدمين بالبقاء على حافة النزيف من الكفاءة. تدعم منصة MosaicML تدريب نماذج لغة كبيرة على نطاق واسع باستخدام أمر واحد ، وتوفر استئنافًا تلقائيًا من حالات فشل العقدة وارتفاعات الخسارة ، والتي يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص لفترات التدريب الطويلة المرتبطة بالنماذج الكبيرة مثل agriLLM.

ماجستير الموجودة في الزراعة

في بحثنا ، صادفنا نموذجًا محددًا للزراعة ، يُدعى AgricultureBERT ، وهو نموذج لغة قائم على BERT تم تدريبه مسبقًا بشكل أكبر من نقطة تفتيش SciBERT. تم تدريب هذا النموذج على مجموعة بيانات متوازنة من الأعمال العلمية والعامة في مجال الزراعة ، تشمل المعرفة من مجالات مختلفة من البحوث الزراعية والمعرفة العملية.

تحتوي المجموعة المستخدمة لتدريب AgricultureBERT على 1.2 مليون فقرة من المكتبة الزراعية الوطنية (NAL) من حكومة الولايات المتحدة و 5.3 مليون فقرة من الكتب والمؤلفات الشائعة من المجال الزراعي. تم تدريب النموذج باستخدام نهج التعلم تحت الإشراف الذاتي لنمذجة اللغة المقنعة (MLM) ، والذي يتضمن إخفاء 15% من الكلمات في جملة الإدخال ثم جعل النموذج يتنبأ بالكلمات المقنعة. يسمح هذا النهج للنموذج بتعلم تمثيل ثنائي الاتجاه للجملة ، والذي يختلف عن الشبكات العصبية المتكررة التقليدية (RNNs) التي عادةً ما ترى الكلمات واحدة تلو الأخرى ، أو من نماذج الانحدار الذاتي مثل GPT التي تخفي داخليًا الرموز المميزة المستقبلية.

يمكن أن يوفر هذا النموذج الحالي رؤى قيمة ويكون بمثابة نقطة بداية مفيدة، وهدفنا النهائي في agri1.ai هو تطوير ماجستير إدارة الأعمال الخاص بمجال الزراعة الخاص بنا. ونحن نعتقد أنه من خلال القيام بذلك، يمكننا إنشاء نموذج أكثر ملاءمة لاحتياجات الصناعة الزراعية ويمكن أن يوفر معلومات أكثر دقة وذات صلة لمستخدمينا.

حافظ على رشاقته: الرحلة مستمرة

في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور ، يعد التعلم المستمر والتكيف أمرًا أساسيًا. كانت هذه الرحلة تجربة تعليمية عميقة ، خاصة بالنسبة لي ، ماكس.

لقد كان فهم الطرق الفريدة التي يتفاعل بها المستخدمون مع الذكاء الاصطناعي في السياق الزراعي مفيدًا ومفيدًا. يقدم كل استفسار نتلقاه من المزارعين في جميع أنحاء العالم رؤى لا تقدر بثمن حول تحديات العالم الحقيقي التي يمكن لـ agri1.ai معالجتها. نهجنا تكراري - فنحن نلاحظ تفاعلات المستخدم، وننخرط في حوار مع المستخدمين، ونطور الحلول، ونشحنها، ثم نعيد تقييمها.

تسمح لنا هذه الدورة بتحسين منتجاتنا وتحسينها باستمرار، مما يضمن أن تظل ذات صلة ومفيدة لمستخدمينا. نحن متحمسون بشأن إمكانات تحسينات واجهة المستخدم (UI) وتجربة المستخدم (UX) لتحسين سهولة استخدام agri1.ai. إن وتيرة التطور في مشهد الذكاء الاصطناعي مذهلة، مع ظهور نماذج وتقنيات جديدة بانتظام. نحن ملتزمون بمواكبة هذه التطورات، واستكشاف كيف يمكننا الاستفادة منها لتعزيز agri1.ai وتقديم خدمة أفضل للمزارعين والشركات الزراعية في جميع أنحاء العالم.

وأنا أدرك أن هذه مجرد البداية. رحلة agri1.ai هي عملية مستمرة، وأنا ملتزم بمواصلة التعلم والتكيف والتحسين. أنا متحمس لإمكانات الذكاء الاصطناعي في إحداث تحول في الزراعة، وأنا ممتن لإتاحة الفرصة لي لأكون جزءًا من هذه الرحلة. شكرا لانضمامك إلينا في هذه المغامرة.