agri1.ai: Ein zweiseitiger Ansatz für LLMs, chatGPT in der Landwirtschaft - Frontend & Einbettung und bereichsspezifisches großes Sprachmodell für die Landwirtschaft

Willkommen in der Welt der LLMS wie Claude, Llama und chatGPT in der Landwirtschaft, willkommen bei agri1.ai, einer Initiative, die das Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft erforschen will. Da die Weltbevölkerung weiter wächst, ist die Nachfrage nach effizienten und nachhaltigen landwirtschaftlichen Praktiken dringender denn je. Künstliche Intelligenz (KI) mit ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren und genaue Vorhersagen zu treffen, könnte einen entscheidenden Beitrag dazu leisten, diesen Bedarf zu decken.

Einführung
Aktueller Stand von agri1.ai
Die Zukunft von agri1.ai & Domain-Specific Large Language Model für die Landwirtschaft
LLM Open-Source-Ansätze und -Modelle
Bestehende LLMs in Landwirtschaft

Einführung

Mit agri1.aiverfolgen wir einen zweiseitigen Ansatz, um die Möglichkeiten der KI für die Landwirtschaft nutzbar zu machen. Auf der einen Seite entwickeln wir eine Frontend-Schnittstelle, die ein bestehendes Large Language Model (LLM) nutzt, es fein abstimmt, einbettet und mit öffentlichen und internen Daten kontextualisiert. Auf der anderen Seite erforschen wir die Möglichkeit, ein eigenes domänenspezifisches LLM für die Landwirtschaft zu entwickeln.

In einem sich rasch verändernden Umfeld, sowohl in Bezug auf das Klima als auch auf die Märkte, wird das Konzept der agri1.ai immer wichtiger. Dies gilt insbesondere für große, von der Landwirtschaft geprägte Gesellschaften und Regionen wie den afrikanischen Kontinent, wo ein Mangel an Wissen zu erheblichen Herausforderungen in der Landwirtschaft führen kann. Eine der Aufgaben von agri1.ai ist es, diese Probleme anzugehen, Kleinbauern in ihrem Kampf mit den sich schnell ändernden klimatischen Bedingungen zu unterstützen und eine bessere Beratung für neue landwirtschaftliche Kulturen in Abhängigkeit von den Klima- und Bodenbedingungen zu bieten. Der Mangel an Bildung in bestimmten Teilen der Welt ist auch eine Motivation für uns, die Landwirte durch unsere Initiative zu unterstützen.

Der aktuelle Stand von agri1.ai: Überbrückung der Kluft zwischen Mensch und KI

Im Mittelpunkt unserer Initiative steht agri1.ai als dynamische Plattform, die die Kluft zwischen den Menschen in der Landwirtschaft und der Welt der KI-Software und Algorithmen überbrückt. Unser Hauptziel ist es, eine nahtlose Interaktion zwischen diesen beiden Einheiten zu ermöglichen und eine symbiotische Beziehung zu fördern, die die Effizienz und Nachhaltigkeit der landwirtschaftlichen Praktiken verbessert.

Derzeit, A gri1.ai basiert auf der Grundlage von OpenAIs GPT, einem hochmodernen Large Language Model (LLM). Wir haben dieses Modell teilweise angepasst und feinabgestimmt, um agrarbezogene Texte besser zu verstehen und zu generieren und so die Relevanz und den Nutzen für unsere Nutzer zu erhöhen. Darüber hinaus haben wir teilweise Dateneinbettungen vorgenommen und dabei sowohl öffentliche als auch interne Daten integriert, um das kontextuelle Verständnis des Modells für den landwirtschaftlichen Bereich zu verbessern.

Im Bereich der KI ist Einfachheit oft der Schlüssel zum Erfolg. Die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen kann ein komplexer Prozess sein, und die Beibehaltung eines Gefühls der Einfachheit in unseren Abläufen ermöglicht es uns, uns auf die Bereitstellung eines hochwertigen, benutzerfreundlichen Dienstes zu konzentrieren. Indem wir auf ein bestehendes, gehostetes LLM aufbauen, können wir die Leistung fortschrittlicher KI nutzen und gleichzeitig ein schlankes und effizientes System beibehalten.

Einer der Eckpfeiler unserer Tätigkeit ist die Datenverwaltung. Wir wissen, wie wichtig es ist, die Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit der Daten unserer Nutzer zu gewährleisten. Dieser umfassende Ansatz zur Datenverwaltung gewährleistet nicht nur die Zuverlässigkeit und Nützlichkeit der von agri1.ai bereitgestellten Informationen, sondern berücksichtigt auch wichtige Aspekte wie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Datenschutz, Qualität und Sicherheit. Wir verstehen, dass Agrarunternehmen berechtigte Bedenken haben, dass Daten nach außen dringen und dass LLMs auf interne Daten geschult werden könnten, was die Datensouveränität gefährden würde. Wir möchten unseren Nutzern versichern, dass wir diese Bedenken sehr ernst nehmen und aktiv an Strategien arbeiten, um diese Probleme zu lösen.

Während wir agri1.ai weiter verfeinern und verbessern, untersuchen wir auch die Möglichkeit, ein neues LLM durch Umschulung oder Feinabstimmung eines bestehenden LLM zu erstellen. Dieser Ansatz könnte es uns möglicherweise ermöglichen, ein spezialisierteres und effektiveres Modell für die Landwirtschaft zu schaffen.

Die Zukunft von agri1.ai: Bereichsspezifisches Großsprachenmodell für die Landwirtschaft

Wir sind zwar stolz auf das, was wir mit agri1.ai bisher erreicht haben, aber wir bleiben nicht stehen. Wir erforschen auch die Möglichkeit, unser eigenes domänenspezifisches LLM für die Landwirtschaft zu entwickeln. Dieses Modell, das wir agriLLM (Arbeitstitel) nennen, würde auf einer großen Menge an landwirtschaftlichen Textdaten trainiert werden, so dass es zu einem Experten für die Sprache und die Feinheiten der Agrarindustrie wird.

Die Erstellung von agriLLM wird ein komplexer Prozess sein, der Datenerfassung, Datenbereinigung und -vorverarbeitung, Modellauswahl, Modelltraining, Feinabstimmung, Bewertung und Test sowie Einsatz umfasst. Wir planen auch, Experten aus verschiedenen Bereichen der Landwirtschaft einzubeziehen, die uns bei der Erstellung detaillierter Trainingsdatensätze und der Feinabstimmung des Modells helfen sollen.

Datenerhebung: Der erste Schritt beim Aufbau eines bereichsspezifischen LLM für die Landwirtschaft besteht darin, eine große Menge an Daten zu sammeln, die für diesen Bereich relevant sind. Dazu können wissenschaftliche Artikel, Forschungsarbeiten, landwirtschaftliche Leitfäden, Wetterberichte, Daten zu Ernteerträgen und vieles mehr gehören. Die Daten sollten ein breites Spektrum an Themen innerhalb der Landwirtschaft abdecken, um sicherzustellen, dass das Modell in allen Aspekten des Fachgebiets fundiert und sachkundig ist. Tools wie Web Scraping können verwendet werden, um die Datenerfassung aus verschiedenen Online-Quellen zu automatisieren.
Vorverarbeitung von Daten: Sobald die Daten gesammelt sind, müssen sie vorverarbeitet werden, um sie für das Training des LLM vorzubereiten. Dazu gehören die Bereinigung der Daten (Entfernen von Duplikaten, Korrektur fehlender oder falscher Werte), die Normalisierung (Umwandlung des gesamten Textes in Kleinbuchstaben, Entfernen von Satzzeichen und Stoppwörtern) und die Tokenisierung (Zerlegung des Textes in einzelne Wörter oder Phrasen, um das Vokabular für das Sprachmodell zu erstellen).
Modellauswahl und Konfiguration: Der nächste Schritt besteht darin, eine geeignete Modellarchitektur für das LLM zu wählen. Transformator-basierte Modelle wie GPT-3 und BERT sind aufgrund ihrer Fähigkeit, lange Textsequenzen zu verarbeiten und hochwertige Ergebnisse zu erzeugen, eine beliebte Wahl. Die Modellkonfiguration, einschließlich der Anzahl der Schichten, der Aufmerksamkeitsköpfe, der Verlustfunktion und der Hyperparameter, muss in diesem Stadium festgelegt werden.
Modell Ausbildung: Das Modell wird dann anhand der vorverarbeiteten Daten trainiert. Dazu werden dem Modell Wortfolgen vorgelegt und es wird darauf trainiert, das nächste Wort in der Folge vorherzusagen. Das Modell passt seine Gewichte auf der Grundlage der Differenz zwischen seiner Vorhersage und dem tatsächlichen nächsten Wort an. Dieser Vorgang wird millionenfach wiederholt, bis das Modell ein zufriedenstellendes Leistungsniveau erreicht hat.
Bewertung und Feinabstimmung: Nach dem anfänglichen Training wird das Modell anhand eines separaten Testdatensatzes bewertet. Auf der Grundlage der Evaluierungsergebnisse kann das Modell eine Feinabstimmung erfordern. Dies könnte eine Anpassung der Hyperparameter, eine Änderung der Architektur oder ein Training mit zusätzlichen Daten beinhalten, um die Leistung des Modells zu verbessern.
Bereichsspezifische Feinabstimmung: Um das LLM auf die Landwirtschaft zuzuschneiden, wird es anhand der im ersten Schritt gesammelten bereichsspezifischen Daten feinabgestimmt. Dies hilft dem Modell, die einzigartige Terminologie, den Kontext und die Nuancen des Bereichs Landwirtschaft zu verstehen.
Integration mit agri1.ai: Sobald das domänenspezifische LLM fertig ist, wird es in das agri1.ai-System integriert. Dies beinhaltet die Einrichtung der notwendigen APIs und Schnittstellen, damit agri1.ai die Fähigkeiten des neuen LLM nutzen kann.
Benutzertests und Feedback: Das aktualisierte agri1.ai-System wird dann von den Endnutzern getestet. Ihr Feedback wird gesammelt und dazu verwendet, Probleme oder verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren.
Kontinuierliche Verbesserung: Auf der Grundlage von Nutzerfeedback wird das LLM kontinuierlich aktualisiert und verbessert. Dies könnte eine weitere Feinabstimmung, das Hinzufügen von mehr Daten zum Trainingssatz oder die Optimierung der Modellarchitektur beinhalten.
Überwachung und Wartung: Schließlich wird die Leistung des LLM kontinuierlich überwacht, um sicherzustellen, dass es genaue und nützliche Ergebnisse liefert. Es wird auch regelmäßig gewartet, damit das System reibungslos funktioniert.

Der Aufbau eines bereichsspezifischen LLM für die Landwirtschaft ist eine komplexe, aber realisierbare Aufgabe. Sie umfasst eine Reihe von Schritten von der Datenerfassung bis zur kontinuierlichen Verbesserung. Mit Hilfe dieses Prozesses wollen wir ein LLM entwickeln, das den Nutzern in der Landwirtschaft genaue, relevante und nützliche Informationen liefern kann.

Open-Source-Ansätze und -Modelle

Wir verfolgen die Entwicklungen in der breiteren KI-Gemeinschaft genau. Eine Ressource, die wir besonders nützlich finden, ist die LMSYS-Ranglistedie verschiedene LLMs auf der Grundlage ihrer Leistung einstuft. Einige der Modelle auf dieser Rangliste, wie z. B. GPT-4 von OpenAI und Claude-v1 von Anthropic, könnten möglicherweise als Grundlage für agriLLM verwendet werden.

Wir sind uns aber auch der Kluft zwischen proprietären und Open-Source-Modellen bewusst. Während proprietäre Modelle wie GPT-4 derzeit führend sind, sind wir optimistisch, was das Potenzial von Open-Source-Modellen angeht, aufzuholen. Ein solches Open-Source-Modell ist MosaicML, das eine flexible und modulare Plattform für Modelle des maschinellen Lernens bietet und möglicherweise für das Training unseres eigenen LLM verwendet werden könnte.

MosaicML bietet eine Reihe von Funktionen, die für die Entwicklung von agriLLM von Nutzen sein könnten. Es ermöglicht das Training von Modellen mit mehreren Milliarden Parametern innerhalb von Stunden und nicht von Tagen und bietet eine effiziente Skalierung in großem Maßstab. Darüber hinaus bietet sie automatische Leistungsverbesserungen, die es den Nutzern ermöglichen, in puncto Effizienz auf dem neuesten Stand zu bleiben. Die MosaicML-Plattform unterstützt das Training großer Sprachmodelle in großem Maßstab mit einem einzigen Befehl und bietet eine automatische Wiederaufnahme nach Knotenausfällen und Verlustspitzen, was besonders für die langen Trainingszeiten bei großen Modellen wie agriLLM nützlich sein könnte.

Bestehende LLMs in Landwirtschaft

In unserer Forschung sind wir auf ein spezifisches Modell für die Landwirtschaft gestoßen, genannt AgricultureBERT, ein BERT-basiertes Sprachmodell, das aus dem Checkpoint von SciBERT vortrainiert wurde. Dieses Modell wurde auf einem ausgewogenen Datensatz von wissenschaftlichen und allgemeinen Arbeiten im Bereich der Landwirtschaft trainiert, der Wissen aus verschiedenen Bereichen der Agrarforschung und praktisches Wissen umfasst.

Der zum Trainieren von AgricultureBERT verwendete Korpus enthält 1,2 Millionen Absätze aus der National Agricultural Library (NAL) der US-Regierung und 5,3 Millionen Absätze aus Büchern und allgemeiner Literatur aus dem Bereich Landwirtschaft. Das Modell wurde mit dem selbstüberwachten Lernansatz des Masked Language Modeling (MLM) trainiert, bei dem 15% der Wörter im Eingabesatz maskiert werden und das Modell dann die maskierten Wörter vorhersagen soll. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, eine bidirektionale Repräsentation des Satzes zu erlernen, was sich von traditionellen rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) unterscheidet, die die Wörter normalerweise nacheinander sehen, oder von autoregressiven Modellen wie GPT, die die zukünftigen Token intern maskieren.

Dieses bestehende Modell kann wertvolle Einblicke liefern und als nützlicher Ausgangspunkt dienen. Unser ultimatives Ziel bei agri1.ai ist es, unser eigenes domänenspezifisches LLM für die Landwirtschaft zu entwickeln. Wir glauben, dass wir auf diese Weise ein Modell schaffen können, das noch besser auf die Bedürfnisse der Landwirtschaft zugeschnitten ist und unseren Nutzern noch genauere und relevantere Informationen liefern kann.

Keep It Agile: Die Reise geht weiter

In dem sich schnell entwickelnden Bereich der KI sind kontinuierliches Lernen und Anpassung der Schlüssel. Diese Reise war eine tiefgreifende Lernerfahrung, insbesondere für mich, Max.

Es war aufschlussreich und lehrreich, die einzigartige Art und Weise zu verstehen, in der Nutzer mit KI im landwirtschaftlichen Kontext interagieren. Jede Anfrage, die wir von Landwirten auf der ganzen Welt erhalten, liefert unschätzbare Einblicke in die realen Herausforderungen, die agri1.ai lösen kann. Unser Ansatz ist iterativ - wir beobachten die Interaktionen der Nutzer, treten in den Dialog mit ihnen, entwickeln Lösungen, liefern sie aus und bewerten sie dann erneut.

Dieser Zyklus ermöglicht es uns, unser Produkt ständig zu verfeinern und zu verbessern, damit es für unsere Nutzer relevant und nützlich bleibt. Wir sind gespannt auf das Potenzial von Verbesserungen der Benutzeroberfläche (UI) und der Benutzererfahrung (UX), um die Benutzerfreundlichkeit von agri1.ai weiter zu verbessern. Das Entwicklungstempo in der KI-Szene ist atemberaubend, und es entstehen regelmäßig neue Modelle und Technologien. Wir sind bestrebt, mit diesen Entwicklungen Schritt zu halten und zu erforschen, wie wir sie nutzen können, um agri1.ai zu verbessern und Landwirte und Agrarunternehmen weltweit besser zu unterstützen.

Ich bin mir bewusst, dass dies erst der Anfang ist. Die Reise von agri1.ai ist ein fortlaufender Prozess, und ich bin entschlossen, weiter zu lernen, mich anzupassen und zu verbessern. Ich bin begeistert von dem Potenzial der KI, die Landwirtschaft zu verändern, und ich bin dankbar für die Möglichkeit, Teil dieser Reise zu sein. Danke, dass Sie uns auf diesem Abenteuer begleiten.