agri1.ai: Μια διπλής όψης προσέγγιση στα LLMs, chatGPT στη Γεωργία - Frontend & Embedding και Μοντέλο Μεγάλης Γλώσσας Ειδικού Τομέα για τη Γεωργία

Καλώς ήρθατε στον κόσμο των LLMS όπως ο Claude, ο Llama και το chatGPT στη γεωργία, καλώς ήρθατε στο agri1.ai, μια πρωτοβουλία που στοχεύει να διερευνήσει τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στη βιομηχανία της γεωργίας. Καθώς ο παγκόσμιος πληθυσμός συνεχίζει να αυξάνεται, η ζήτηση για αποτελεσματικές και βιώσιμες γεωργικές πρακτικές είναι πιο πιεστική από ποτέ. Το AI, με την ικανότητά του να αναλύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να κάνει ακριβείς προβλέψεις, θα μπορούσε να αλλάξει το παιχνίδι στην ικανοποίηση αυτής της ζήτησης.

Εισαγωγή
Τρέχουσα κατάσταση agri1.ai
Το μέλλον του agri1.ai & Μεγάλου Γλωσσικού Μοντέλου Ειδικού Τομέα για τη Γεωργία
Προσεγγίσεις και μοντέλα ανοιχτού κώδικα LLM
Υφιστάμενοι LLM στη Γεωργία

Εισαγωγή

Με αγρι1.αι, ακολουθούμε μια αμφίπλευρη προσέγγιση για να αξιοποιήσουμε τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης για τη γεωργία. Από τη μία πλευρά, αναπτύσσουμε μια διεπαφή διεπαφής που χρησιμοποιεί ένα υπάρχον μοντέλο μεγάλης γλώσσας (LLM), το προσαρμόζουμε με ακρίβεια, το ενσωματώνουμε και το προσαρμόζουμε με δημόσια και εσωτερικά δεδομένα. Από την άλλη πλευρά, διερευνούμε τη δυνατότητα δημιουργίας του δικού μας LLM για τη γεωργία για συγκεκριμένο τομέα.

Σε ταχέως μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα, τόσο όσον αφορά το κλίμα όσο και τις αγορές, η έννοια του agri1.ai γίνεται ολοένα και πιο σημαντική. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για μεγάλες κοινωνίες και περιοχές που βασίζονται στη γεωργία, όπως η αφρικανική ήπειρος, όπου η έλλειψη γνώσης μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικές προκλήσεις στη γεωργία. Μία από τις αποστολές του agri1.ai είναι να αντιμετωπίσει αυτά τα ζητήματα, υποστηρίζοντας τους μικροκαλλιεργητές στον αγώνα τους με τις ταχέως μεταβαλλόμενες κλιματικές συνθήκες και παρέχοντας καλύτερες συμβουλές για νέους γεωργικούς πολιτισμούς ανάλογα με τις κλιματικές και εδαφικές συνθήκες. Η έλλειψη εκπαίδευσης σε ορισμένα μέρη του κόσμου είναι επίσης ένα κίνητρο για να στηρίξουμε τους αγρότες μέσω της πρωτοβουλίας μας.

Η τρέχουσα κατάσταση του agri1.ai: Γεφυρώνοντας το χάσμα μεταξύ των ανθρώπων και της τεχνητής νοημοσύνης

Στο επίκεντρο της πρωτοβουλίας μας, το agri1.ai λειτουργεί ως μια δυναμική πλατφόρμα, γεφυρώνοντας το χάσμα μεταξύ των ανθρώπων στη γεωργία και του κόσμου του λογισμικού και των αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης. Ο πρωταρχικός μας στόχος είναι να διευκολύνουμε μια απρόσκοπτη αλληλεπίδραση μεταξύ αυτών των δύο οντοτήτων, ενισχύοντας μια συμβιωτική σχέση που ενισχύει την αποτελεσματικότητα και τη βιωσιμότητα των γεωργικών πρακτικών.

Επί του παρόντος, ένα gri1.ai λειτουργεί στα θεμέλια του GPT του OpenAI, ενός μοντέλου αιχμής Large Language (LLM). Προσαρμόσαμε εν μέρει, βελτιστοποιήσαμε αυτό το μοντέλο για την καλύτερη κατανόηση και δημιουργία κειμένου με επίκεντρο τη γεωργία, ενισχύοντας τη συνάφεια και τη χρησιμότητά του για τους χρήστες μας. Επιπλέον, έχουμε εν μέρει ενσωματώσει ενσωματώσεις δεδομένων, ενσωματώνοντας τόσο δημόσια όσο και εσωτερικά δεδομένα, για να ενισχύσουμε τη συμφραζόμενη κατανόηση του γεωργικού τομέα του μοντέλου.

Στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, η απλότητα είναι συχνά το κλειδί της επιτυχίας. Η δημιουργία και η ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι μια περίπλοκη διαδικασία και η διατήρηση της αίσθησης απλότητας στις λειτουργίες μας μας επιτρέπει να επικεντρωθούμε στην παροχή μιας υψηλής ποιότητας, φιλικής προς τον χρήστη υπηρεσίας. Χτίζοντας πάνω σε ένα υπάρχον, φιλοξενούμενο LLM, είμαστε σε θέση να αξιοποιήσουμε τη δύναμη της προηγμένης τεχνητής νοημοσύνης διατηρώντας παράλληλα ένα βελτιωμένο και αποτελεσματικό σύστημα.

Ένας από τους ακρογωνιαίους λίθους της λειτουργίας μας είναι η διακυβέρνηση δεδομένων. Αναγνωρίζουμε την κρίσιμη σημασία της διαχείρισης της διαθεσιμότητας, της χρηστικότητας, της ακεραιότητας και της ασφάλειας των δεδομένων των χρηστών μας. Αυτή η ολοκληρωμένη προσέγγιση στη διακυβέρνηση δεδομένων όχι μόνο διασφαλίζει την αξιοπιστία και τη χρησιμότητα των πληροφοριών που παρέχονται από το agri1.ai, αλλά αντιμετωπίζει επίσης βασικά ζητήματα όπως η συμμόρφωση με τους κανονισμούς, το απόρρητο, η ποιότητα και η ασφάλεια. Κατανοούμε ότι οι αγροτικές επιχειρήσεις έχουν βάσιμες ανησυχίες σχετικά με τη διαρροή δεδομένων και τη δυνατότητα εκπαίδευσης των LLM σε εσωτερικά δεδομένα, θέτοντας σε κίνδυνο την κυριαρχία των δεδομένων. Θέλουμε να διαβεβαιώσουμε τους χρήστες μας ότι λαμβάνουμε αυτές τις ανησυχίες πολύ σοβαρά και επεξεργαζόμαστε ενεργά στρατηγικές για την αντιμετώπιση αυτών των ζητημάτων.

Καθώς συνεχίζουμε να βελτιώνουμε και να βελτιώνουμε το agri1.ai, διερευνούμε επίσης τη δυνατότητα δημιουργίας ενός νέου LLM με επανεκπαίδευση ή βελτιστοποίηση ενός υπάρχοντος LLM. Αυτή η προσέγγιση θα μπορούσε ενδεχομένως να μας επιτρέψει να δημιουργήσουμε ένα πιο εξειδικευμένο και αποτελεσματικό μοντέλο για τη γεωργία.

Το Μέλλον του agri1.ai: Μοντέλο Μεγάλης Γλώσσας Ειδικού Τομέα για τη Γεωργία

Ενώ είμαστε περήφανοι για όσα έχουμε πετύχει με το agri1.ai μέχρι τώρα, δεν σταματάμε εκεί. Διερευνούμε επίσης τη δυνατότητα δημιουργίας του δικού μας LLM για τη γεωργία για συγκεκριμένο τομέα. Αυτό το μοντέλο, το οποίο ονομάζουμε agriLLM (τίτλος εργασίας), θα εκπαιδευτεί σε μεγάλο αριθμό δεδομένων κειμένου που σχετίζονται με τη γεωργία, καθιστώντας το ειδικό στη γλώσσα και τις αποχρώσεις της γεωργικής βιομηχανίας.

Η δημιουργία του agriLLM θα είναι μια πολύπλοκη διαδικασία, που περιλαμβάνει συλλογή δεδομένων, καθαρισμό και προεπεξεργασία δεδομένων, επιλογή μοντέλου, εκπαίδευση μοντέλων, τελειοποίηση, αξιολόγηση και δοκιμή και ανάπτυξη. Σχεδιάζουμε επίσης να εμπλέξουμε ειδικούς σε διάφορους τομείς της γεωργίας για να μας βοηθήσουν να δημιουργήσουμε λεπτομερή σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης και να βελτιώσουμε το μοντέλο.

Συλλογή δεδομένων: Το πρώτο βήμα για τη δημιουργία ενός LLM για τη γεωργία για συγκεκριμένο τομέα περιλαμβάνει τη συλλογή ενός τεράστιου όγκου δεδομένων σχετικών με τον τομέα. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει επιστημονικά άρθρα, ερευνητικές εργασίες, γεωργικούς οδηγούς, εκθέσεις καιρού, δεδομένα απόδοσης καλλιεργειών και πολλά άλλα. Τα δεδομένα θα πρέπει να καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα θεμάτων στη γεωργία για να διασφαλιστεί ότι το μοντέλο είναι καλά στρογγυλεμένο και ενημερωμένο σε όλες τις πτυχές του τομέα. Εργαλεία όπως το web scraping μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αυτοματοποίηση της διαδικασίας συλλογής δεδομένων από διάφορες διαδικτυακές πηγές.
Προεπεξεργασία δεδομένων: Μόλις συλλεχθούν τα δεδομένα, πρέπει να υποβληθούν σε προεπεξεργασία για να προετοιμαστούν για την εκπαίδευση του LLM. Αυτό περιλαμβάνει τον καθαρισμό των δεδομένων (αφαίρεση διπλότυπων, διόρθωση τιμών που λείπουν ή λανθασμένες τιμές), κανονικοποίηση (μετατροπή όλου του κειμένου σε πεζά, αφαίρεση σημείων στίξης και λέξεων τερματισμού) και προσδιορισμό (ανάλυση του κειμένου σε μεμονωμένες λέξεις ή φράσεις για τη δημιουργία του λεξιλογίου για το γλωσσικό μοντέλο).
Επιλογή και διαμόρφωση μοντέλου: Το επόμενο βήμα είναι να επιλέξετε ένα κατάλληλο μοντέλο αρχιτεκτονικής για το LLM. Τα μοντέλα που βασίζονται σε μετασχηματιστές όπως το GPT-3 και το BERT είναι δημοφιλείς επιλογές λόγω της ικανότητάς τους να χειρίζονται μεγάλες ακολουθίες κειμένου και να δημιουργούν εξόδους υψηλής ποιότητας. Η διαμόρφωση του μοντέλου, συμπεριλαμβανομένου του αριθμού των επιπέδων, των κεφαλιών προσοχής, της συνάρτησης απώλειας και των υπερπαραμέτρων, πρέπει να καθοριστεί σε αυτό το στάδιο.
Εκπαίδευση μοντέλου: Στη συνέχεια, το μοντέλο εκπαιδεύεται στα προεπεξεργασμένα δεδομένα. Αυτό περιλαμβάνει την παρουσίαση του μοντέλου με ακολουθίες λέξεων και την εκπαίδευσή του ώστε να προβλέψει την επόμενη λέξη στην ακολουθία. Το μοντέλο προσαρμόζει τα βάρη του με βάση τη διαφορά μεταξύ της πρόβλεψής του και της πραγματικής επόμενης λέξης. Αυτή η διαδικασία επαναλαμβάνεται εκατομμύρια φορές μέχρι το μοντέλο να φτάσει σε ένα ικανοποιητικό επίπεδο απόδοσης.
Αξιολόγηση και μικρορύθμιση: Μετά την αρχική εκπαίδευση, το μοντέλο αξιολογείται σε ξεχωριστό σύνολο δεδομένων δοκιμής. Με βάση τα αποτελέσματα της αξιολόγησης, το μοντέλο μπορεί να απαιτεί λεπτομέρεια. Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει προσαρμογή των υπερπαραμέτρων του, αλλαγή αρχιτεκτονικής ή εκπαίδευση σε πρόσθετα δεδομένα για τη βελτίωση της απόδοσής του.
Βελτιστοποίηση ειδικού τομέα: Για να γίνει το LLM συγκεκριμένο για τη γεωργία, προσαρμόζεται με ακρίβεια στα δεδομένα για συγκεκριμένο τομέα που συλλέγονται στο πρώτο βήμα. Αυτό βοηθά το μοντέλο να κατανοήσει τη μοναδική ορολογία, το πλαίσιο και τις αποχρώσεις του τομέα της γεωργίας.
Ενσωμάτωση με το agri1.ai: Μόλις το LLM για συγκεκριμένο τομέα είναι έτοιμο, ενσωματώνεται στο σύστημα agri1.ai. Αυτό περιλαμβάνει τη δημιουργία των απαραίτητων API και διεπαφών για να επιτρέψει στο agri1.ai να αξιοποιήσει τις δυνατότητες του νέου LLM.
Δοκιμές χρηστών και σχόλια: Το ενημερωμένο σύστημα agri1.ai στη συνέχεια δοκιμάζεται από τους τελικούς χρήστες. Τα σχόλιά τους συλλέγονται και χρησιμοποιούνται για τον εντοπισμό τυχόν ζητημάτων ή τομέων προς βελτίωση.
Συνεχής βελτίωση: Με βάση τα σχόλια των χρηστών, το LLM ενημερώνεται και βελτιώνεται συνεχώς. Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει περαιτέρω λεπτομέρεια, προσθήκη περισσότερων δεδομένων στο σετ εκπαίδευσης ή προσαρμογή της αρχιτεκτονικής του μοντέλου.
Παρακολούθηση και Συντήρηση: Τέλος, η απόδοση του LLM παρακολουθείται συνεχώς για να διασφαλίζεται ότι παρέχει ακριβή και χρήσιμα αποτελέσματα. Εκτελείται επίσης τακτική συντήρηση για να διατηρηθεί η ομαλή λειτουργία του συστήματος.

Η οικοδόμηση ενός LLM για τη γεωργία είναι ένα σύνθετο αλλά εφικτό έργο. Περιλαμβάνει μια σειρά βημάτων από τη συλλογή δεδομένων έως τη συνεχή βελτίωση. Ακολουθώντας αυτή τη διαδικασία, στοχεύουμε να αναπτύξουμε ένα LLM που μπορεί να παρέχει ακριβείς, σχετικές και χρήσιμες πληροφορίες στους χρήστες του γεωργικού κλάδου.

Προσεγγίσεις και μοντέλα ανοιχτού κώδικα

Παρακολουθούμε στενά τις εξελίξεις στην ευρύτερη κοινότητα AI. Ένας πόρος που βρήκαμε ιδιαίτερα χρήσιμος είναι ο LMSYS leaderboard, το οποίο κατατάσσει διάφορα LLM με βάση τις επιδόσεις τους. Μερικά από τα μοντέλα αυτού του leaderboard, όπως το GPT-4 του OpenAI και το Claude-v1 του Anthropic, θα μπορούσαν ενδεχομένως να χρησιμοποιηθούν ως βάση για το agriLLM.

Ωστόσο, γνωρίζουμε επίσης το χάσμα μεταξύ μοντέλων αποκλειστικής χρήσης και μοντέλων ανοιχτού κώδικα. Ενώ ιδιόκτητα μοντέλα όπως το GPT-4 οδηγούν επί του παρόντος το πακέτο, είμαστε αισιόδοξοι για τις δυνατότητες των μοντέλων ανοιχτού κώδικα να καλύψουν τη διαφορά. Ένα τέτοιο μοντέλο ανοιχτού κώδικα είναι το MosaicML, το οποίο παρέχει μια ευέλικτη και αρθρωτή πλατφόρμα για μοντέλα μηχανικής μάθησης και θα μπορούσε ενδεχομένως να χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση του δικού μας LLM.

MosaicML προσφέρει μια σειρά από χαρακτηριστικά που θα μπορούσαν να είναι ευεργετικά για την ανάπτυξη του agriLLM. Επιτρέπει την εκπαίδευση μοντέλων πολλών δισεκατομμυρίων παραμέτρων σε ώρες, όχι ημέρες, και προσφέρει αποτελεσματική κλιμάκωση σε μεγάλη κλίμακα. Παρέχει επίσης αυτοματοποιημένες βελτιώσεις απόδοσης, επιτρέποντας στους χρήστες να παραμείνουν στην αιχμή της απόδοσης. Η πλατφόρμα του MosaicML υποστηρίζει την εκπαίδευση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων σε κλίμακα με μία μόνο εντολή και παρέχει αυτόματη επανάληψη από αστοχίες κόμβων και αιχμές απώλειας, κάτι που θα μπορούσε να είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για τους μεγάλους χρόνους εκπαίδευσης που σχετίζονται με μεγάλα μοντέλα όπως το agriLLM.

Υφιστάμενοι LLM στη Γεωργία

Στην έρευνά μας, συναντήσαμε ένα συγκεκριμένο μοντέλο για τη γεωργία, που ονομάζεται AgricultureBERT, ένα γλωσσικό μοντέλο που βασίζεται στο BERT που έχει προεκπαιδευτεί περαιτέρω από το σημείο ελέγχου του SciBERT. Αυτό το μοντέλο εκπαιδεύτηκε σε ένα ισορροπημένο σύνολο δεδομένων επιστημονικών και γενικών εργασιών στον τομέα της γεωργίας, που περιελάμβανε γνώσεις από διαφορετικούς τομείς της έρευνας στη γεωργία και πρακτική γνώση.

Το σώμα που χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευση του AgricultureBERT περιέχει 1,2 εκατομμύρια παραγράφους από την Εθνική Γεωργική Βιβλιοθήκη (NAL) από την κυβέρνηση των ΗΠΑ και 5,3 εκατομμύρια παραγράφους από βιβλία και κοινή βιβλιογραφία από τον τομέα της γεωργίας. Το μοντέλο εκπαιδεύτηκε χρησιμοποιώντας την αυτο-εποπτευόμενη μαθησιακή προσέγγιση του Masked Language Modeling (MLM), η οποία περιλαμβάνει την απόκρυψη 15% των λέξεων στην πρόταση εισαγωγής και στη συνέχεια το μοντέλο να προβλέψει τις καλυμμένες λέξεις. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στο μοντέλο να μάθει μια αμφίδρομη αναπαράσταση της πρότασης, η οποία διαφέρει από τα παραδοσιακά επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) που συνήθως βλέπουν τις λέξεις η μία μετά την άλλη ή από μοντέλα αυτοπαλίνδρομης όπως το GPT που καλύπτουν εσωτερικά τα μελλοντικά διακριτικά.

Αυτό το υπάρχον μοντέλο μπορεί να προσφέρει πολύτιμες γνώσεις και να χρησιμεύσει ως χρήσιμο σημείο εκκίνησης, ο απώτερος στόχος μας στο agri1.ai είναι να αναπτύξουμε το δικό μας LLM για τη γεωργία για συγκεκριμένο τομέα. Πιστεύουμε ότι με αυτόν τον τρόπο, μπορούμε να δημιουργήσουμε ένα μοντέλο που θα είναι ακόμη πιο προσαρμοσμένο στις ανάγκες της γεωργικής βιομηχανίας και που μπορεί να παρέχει ακόμα πιο ακριβείς και σχετικές πληροφορίες στους χρήστες μας.

Keep It Agile: The Journey Continues

Στον ταχέως εξελισσόμενο τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, η συνεχής μάθηση και η προσαρμογή είναι το κλειδί. Αυτό το ταξίδι ήταν μια βαθιά μαθησιακή εμπειρία, ιδιαίτερα για μένα, Μαξ.

Η κατανόηση των μοναδικών τρόπων με τους οποίους οι χρήστες αλληλεπιδρούν με την τεχνητή νοημοσύνη στο γεωργικό πλαίσιο ήταν τόσο διαφωτιστική όσο και διδακτική. Κάθε ερώτημα που λαμβάνουμε από αγρότες σε όλο τον κόσμο παρέχει ανεκτίμητες πληροφορίες για τις πραγματικές προκλήσεις που μπορεί να αντιμετωπίσει το agri1.ai. Η προσέγγισή μας είναι επαναληπτική – παρατηρούμε τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών, συμμετέχουμε σε διάλογο με τους χρήστες, αναπτύσσουμε λύσεις, τις αποστέλλουμε και, στη συνέχεια, επαναξιολογούμε.

Αυτός ο κύκλος μας επιτρέπει να βελτιώνουμε συνεχώς και να βελτιώνουμε το προϊόν μας, διασφαλίζοντας ότι παραμένει σχετικό και χρήσιμο για τους χρήστες μας. Είμαστε ενθουσιασμένοι με τις δυνατότητες βελτίωσης της διεπαφής χρήστη (UI) και της εμπειρίας χρήστη (UX) για περαιτέρω βελτίωση της χρηστικότητας του agri1.ai . Ο ρυθμός ανάπτυξης στη σκηνή της τεχνητής νοημοσύνης κόβει την ανάσα, με νέα μοντέλα και τεχνολογίες να εμφανίζονται τακτικά. Δεσμευόμαστε να παραμένουμε ενήμεροι για αυτές τις εξελίξεις, διερευνώντας πώς μπορούμε να τις αξιοποιήσουμε για να βελτιώσουμε το agri1.ai και να εξυπηρετήσουμε καλύτερα τους αγρότες και τις αγροτικές επιχειρήσεις σε όλο τον κόσμο.

Αναγνωρίζω ότι αυτό είναι μόνο η αρχή. Το ταξίδι του agri1.ai είναι μια συνεχής διαδικασία και δεσμεύομαι να συνεχίσω να μαθαίνω, να προσαρμόζομαι και να βελτιώνομαι. Είμαι ενθουσιασμένος για τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης να μεταμορφώσει τη γεωργία και είμαι ευγνώμων για την ευκαιρία να γίνω μέρος αυτού του ταξιδιού. Σας ευχαριστούμε που ήρθατε μαζί μας σε αυτήν την περιπέτεια.