agri1.ai: एलएलएम के लिए दो तरफा दृष्टिकोण, कृषि में चैटजीपीटी - फ्रंटएंड और एंबेडिंग और कृषि के लिए डोमेन-विशिष्ट बड़े भाषा मॉडल

कृषि में क्लाउड, लामा और चैटजीपीटी जैसे एलएलएमएस की दुनिया में आपका स्वागत है, agri1.ai में आपका स्वागत है, एक पहल जिसका उद्देश्य कृषि उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की क्षमता का पता लगाना है। जैसे-जैसे वैश्विक आबादी बढ़ती जा रही है, कुशल और टिकाऊ कृषि पद्धतियों की मांग पहले से कहीं अधिक बढ़ गई है। एआई, विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और सटीक भविष्यवाणियां करने की अपनी क्षमता के साथ, इस मांग को पूरा करने में गेम-चेंजर हो सकता है।

परिचय
Agri1.ai की वर्तमान स्थिति
कृषि के लिए agri1.ai और डोमेन-विशिष्ट बड़े भाषा मॉडल का भविष्य
एलएलएम ओपन सोर्स दृष्टिकोण और मॉडल
कृषि में मौजूदा एलएलएम

परिचय

साथ agri1.ai, हम कृषि के लिए एआई की शक्ति का उपयोग करने के लिए दो तरफा दृष्टिकोण अपना रहे हैं। एक तरफ, हम एक फ्रंटएंड इंटरफ़ेस विकसित कर रहे हैं जो एक मौजूदा लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) का उपयोग करता है, इसे फ़ाइन-ट्यूनिंग करता है, इसे एम्बेड करता है, और इसे सार्वजनिक और आंतरिक डेटा के साथ संदर्भित करता है। दूसरी तरफ, हम कृषि के लिए अपना खुद का डोमेन-विशिष्ट एलएलएम बनाने की संभावना तलाश रहे हैं।

तेजी से बदलते परिवेश में, जलवायु और बाजार दोनों के संदर्भ में, agri1.ai की अवधारणा तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है। यह बड़े कृषि-संचालित समाजों और अफ्रीकी महाद्वीप जैसे क्षेत्रों के लिए विशेष रूप से सच है, जहां ज्ञान की कमी कृषि के भीतर महत्वपूर्ण चुनौतियों का कारण बन सकती है। Agri1.ai के मिशनों में से एक इन मुद्दों को संबोधित करना है, तेजी से बदलती जलवायु परिस्थितियों के साथ छोटे किसानों को उनके संघर्ष में समर्थन देना और जलवायु और मिट्टी की स्थितियों के आधार पर नई कृषि संस्कृतियों के लिए बेहतर परामर्श प्रदान करना है। दुनिया के कुछ हिस्सों में शिक्षा की कमी भी हमारी पहल के माध्यम से किसानों का समर्थन करने के लिए एक प्रेरणा है।

Agri1.ai की वर्तमान स्थिति: मनुष्य और AI के बीच अंतर को पाटना

हमारी पहल के केंद्र में, agri1.ai एक गतिशील मंच के रूप में कार्य करता है, जो कृषि में मनुष्यों और AI सॉफ्टवेयर और एल्गोरिदम की दुनिया के बीच अंतर को पाटता है। हमारा प्राथमिक लक्ष्य इन दोनों संस्थाओं के बीच एक सहज बातचीत को सुविधाजनक बनाना है, एक सहजीवी संबंध को बढ़ावा देना है जो कृषि प्रथाओं की दक्षता और स्थिरता को बढ़ाता है।

वर्तमान में, एgri1.ai OpenAI के GPT, एक अत्याधुनिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) की नींव पर काम करता है। हमने अपने उपयोगकर्ताओं के लिए इसकी प्रासंगिकता और उपयोगिता को बढ़ाते हुए कृषि-केंद्रित पाठ को बेहतर ढंग से समझने और उत्पन्न करने के लिए इस मॉडल को आंशिक रूप से अनुकूलित, परिष्कृत किया है। इसके अलावा, हमने कृषि क्षेत्र के मॉडल की प्रासंगिक समझ को बढ़ाने के लिए सार्वजनिक और आंतरिक डेटा दोनों को एकीकृत करते हुए डेटा एम्बेडिंग को आंशिक रूप से शामिल किया है।

एआई के दायरे में, सरलता अक्सर सफलता की कुंजी होती है। एआई अनुप्रयोगों का निर्माण और परिनियोजन एक जटिल प्रक्रिया हो सकती है, और हमारे संचालन में सरलता की भावना बनाए रखने से हमें उच्च-गुणवत्ता, उपयोगकर्ता के अनुकूल सेवा प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। एक मौजूदा, होस्ट किए गए एलएलएम पर निर्माण करके, हम सुव्यवस्थित और कुशल प्रणाली को बनाए रखते हुए उन्नत एआई की शक्ति का लाभ उठाने में सक्षम हैं।

हमारे ऑपरेशन की आधारशिलाओं में से एक डेटा गवर्नेंस है। हम अपने उपयोगकर्ताओं के डेटा की उपलब्धता, उपयोगिता, अखंडता और सुरक्षा के प्रबंधन के महत्वपूर्ण महत्व को पहचानते हैं। डेटा गवर्नेंस के लिए यह व्यापक दृष्टिकोण न केवल agri1.ai द्वारा प्रदान की गई जानकारी की विश्वसनीयता और उपयोगिता सुनिश्चित करता है, बल्कि नियामक अनुपालन, गोपनीयता, गुणवत्ता और सुरक्षा जैसी प्रमुख चिंताओं को भी संबोधित करता है। हम समझते हैं कि कृषि व्यवसायों को डेटा रिसाव और डेटा संप्रभुता से समझौता करते हुए आंतरिक डेटा पर एलएलएम को प्रशिक्षित करने की क्षमता के बारे में वैध चिंताएं हैं। हम अपने उपयोगकर्ताओं को आश्वस्त करना चाहते हैं कि हम इन चिंताओं को बहुत गंभीरता से लेते हैं और इन मुद्दों के समाधान के लिए रणनीतियों पर सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं।

जैसे-जैसे हम agri1.ai को परिष्कृत और उन्नत करना जारी रखते हैं, हम मौजूदा एलएलएम को फिर से प्रशिक्षित करके या उसे बेहतर बनाकर एक नया एलएलएम बनाने की संभावना भी तलाश रहे हैं। यह दृष्टिकोण संभावित रूप से हमें कृषि के लिए अधिक विशिष्ट और प्रभावी मॉडल बनाने की अनुमति दे सकता है।

Agri1.ai का भविष्य: कृषि के लिए डोमेन-विशिष्ट बड़े भाषा मॉडल

हालाँकि हमने agri1.ai के साथ अब तक जो हासिल किया है उस पर हमें गर्व है, लेकिन हम यहीं नहीं रुकेंगे। हम कृषि के लिए अपना स्वयं का डोमेन-विशिष्ट एलएलएम बनाने की संभावना भी तलाश रहे हैं। यह मॉडल, जिसे हम एग्रीएलएलएम (वर्किंग टाइटल) कह रहे हैं, को बड़ी मात्रा में कृषि-संबंधित टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाएगा, जिससे यह कृषि उद्योग की भाषा और बारीकियों में विशेषज्ञ बन जाएगा।

एग्रीएलएलएम बनाना एक जटिल प्रक्रिया होगी, जिसमें डेटा संग्रह, डेटा सफाई और प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल चयन, मॉडल प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग, मूल्यांकन और परीक्षण और परिनियोजन शामिल है। हम विस्तृत प्रशिक्षण डेटासेट बनाने और मॉडल को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए कृषि के विभिन्न क्षेत्रों के विशेषज्ञों को शामिल करने की भी योजना बना रहे हैं।

1. डेटा संग्रहण: कृषि के लिए एक डोमेन-विशिष्ट एलएलएम बनाने के पहले चरण में क्षेत्र से संबंधित बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करना शामिल है। इसमें वैज्ञानिक लेख, शोध पत्र, कृषि गाइड, मौसम रिपोर्ट, फसल उपज डेटा, और बहुत कुछ शामिल हो सकते हैं। डेटा को कृषि के भीतर विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि मॉडल क्षेत्र के सभी पहलुओं में अच्छी तरह गोल और जानकार है। विभिन्न ऑनलाइन स्रोतों से डेटा संग्रह प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए वेब स्क्रैपिंग जैसे उपकरणों का उपयोग किया जा सकता है।
2. डेटा प्रीप्रोसेसिंग: एक बार डेटा एकत्र हो जाने के बाद, इसे एलएलएम प्रशिक्षण के लिए तैयार करने के लिए पूर्व-संसाधित करने की आवश्यकता होती है। इसमें डेटा की सफाई (डुप्लिकेट को हटाना, लापता या गलत मानों को ठीक करना), सामान्यीकरण (सभी टेक्स्ट को लोअरकेस में बदलना, विराम चिह्न को हटाना और शब्दों को रोकना) और टोकेनाइजेशन (टेक्स्ट को अलग-अलग शब्दों या वाक्यांशों में तोड़कर शब्दावली बनाने के लिए) शामिल है। भाषा मॉडल)।
3. मॉडल चयन और विन्यास: अगला कदम एलएलएम के लिए एक उपयुक्त मॉडल आर्किटेक्चर का चयन करना है। GPT-3 और BERT जैसे ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल पाठ के लंबे अनुक्रमों को संभालने और उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट उत्पन्न करने की उनकी क्षमता के कारण लोकप्रिय विकल्प हैं। परतों की संख्या, अटेंशन हेड्स, लॉस फंक्शन और हाइपरपैरामीटर सहित मॉडल कॉन्फ़िगरेशन को इस स्तर पर निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है।
4. मॉडल प्रशिक्षण: मॉडल को तब प्रीप्रोसेस्ड डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। इसमें मॉडल को शब्दों के अनुक्रम के साथ प्रस्तुत करना और अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षण देना शामिल है। मॉडल अपनी भविष्यवाणी और वास्तविक अगले शब्द के बीच के अंतर के आधार पर अपने वजन को समायोजित करता है। इस प्रक्रिया को लाखों बार दोहराया जाता है जब तक कि मॉडल प्रदर्शन के संतोषजनक स्तर तक नहीं पहुंच जाता।
5. मूल्यांकन और फाइन-ट्यूनिंग: प्रारंभिक प्रशिक्षण के बाद, मॉडल का मूल्यांकन एक अलग परीक्षण डेटासेट पर किया जाता है। मूल्यांकन के परिणामों के आधार पर, मॉडल को कुछ फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता हो सकती है। इसमें इसके प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इसके हाइपरपरमेटर्स को एडजस्ट करना, आर्किटेक्चर को बदलना या अतिरिक्त डेटा पर प्रशिक्षण शामिल हो सकता है।
6. डोमेन-विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग: एलएलएम को कृषि के लिए विशिष्ट बनाने के लिए, पहले चरण में एकत्र किए गए डोमेन-विशिष्ट डेटा पर इसे ठीक किया जाता है। यह मॉडल को कृषि क्षेत्र की अनूठी शब्दावली, संदर्भ और बारीकियों को समझने में मदद करता है।
7. Agri1.ai के साथ एकीकरण: एक बार डोमेन-विशिष्ट एलएलएम तैयार हो जाने पर, इसे agri1.ai प्रणाली के साथ एकीकृत किया जाता है। इसमें agri1.ai को नए एलएलएम की क्षमताओं का लाभ उठाने की अनुमति देने के लिए आवश्यक एपीआई और इंटरफेस स्थापित करना शामिल है।
8. उपयोगकर्ता परीक्षण और प्रतिक्रिया: अद्यतन agri1.ai प्रणाली का अंतिम उपयोगकर्ताओं द्वारा परीक्षण किया जाता है। उनकी प्रतिक्रिया एकत्र की जाती है और सुधार के लिए किसी भी मुद्दे या क्षेत्रों की पहचान करने के लिए उपयोग की जाती है।
9. निरंतर सुधार: उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के आधार पर, एलएलएम लगातार अद्यतन और सुधार किया जाता है। इसमें और फाइन-ट्यूनिंग, प्रशिक्षण सेट में अधिक डेटा जोड़ना, या मॉडल आर्किटेक्चर को ट्वीक करना शामिल हो सकता है।
10. निगरानी और रखरखाव: अंत में, यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह सटीक और उपयोगी आउटपुट प्रदान कर रहा है, एलएलएम के प्रदर्शन की लगातार निगरानी की जाती है। सिस्टम को सुचारू रूप से चलाने के लिए नियमित रखरखाव भी किया जाता है।

कृषि के लिए एक डोमेन-विशिष्ट एलएलएम बनाना एक जटिल लेकिन प्राप्त करने योग्य कार्य है। इसमें डेटा संग्रह से लेकर निरंतर सुधार तक कई चरण शामिल हैं। इस प्रक्रिया का पालन करके, हम एक एलएलएम विकसित करना चाहते हैं जो कृषि उद्योग में उपयोगकर्ताओं को सटीक, प्रासंगिक और उपयोगी जानकारी प्रदान कर सके।

ओपन सोर्स दृष्टिकोण और मॉडल

हम व्यापक AI समुदाय के विकास पर कड़ी नज़र रख रहे हैं। एक संसाधन जो हमने विशेष रूप से उपयोगी पाया है वह है एलएमएसवाईएस लीडरबोर्ड, जो विभिन्न एलएलएम को उनके प्रदर्शन के आधार पर रैंक करता है। इस लीडरबोर्ड पर कुछ मॉडल, जैसे कि OpenAI का GPT-4 और एंथ्रोपिक का क्लाउड-v1, संभवतः एग्रीएलएलएम की नींव के रूप में इस्तेमाल किए जा सकते हैं।

हालाँकि, हम मालिकाना और ओपन-सोर्स मॉडल के बीच के अंतर से भी अवगत हैं। जबकि GPT-4 जैसे मालिकाना मॉडल वर्तमान में पैक का नेतृत्व करते हैं, हम ओपन-सोर्स मॉडल को पकड़ने की क्षमता के बारे में आशावादी हैं। ऐसा ही एक ओपन-सोर्स मॉडल मोज़ेकएमएल है, जो मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एक लचीला और मॉड्यूलर प्लेटफॉर्म प्रदान करता है, और संभावित रूप से हमारे अपने एलएलएम को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

मोज़ेक एमएल कई सुविधाएँ प्रदान करता है जो एग्रीएलएलएम के विकास के लिए फायदेमंद हो सकती हैं। यह बहु-अरब-पैरामीटर मॉडल के प्रशिक्षण को घंटों में अनुमति देता है, दिनों में नहीं, और बड़े पैमाने पर कुशल स्केलिंग प्रदान करता है। यह स्वचालित प्रदर्शन संवर्द्धन भी प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता दक्षता के चरम पर बने रहते हैं। MosaicML का प्लेटफॉर्म एक कमांड के साथ बड़े भाषा मॉडल को बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण का समर्थन करता है, और यह नोड विफलताओं और हानि स्पाइक्स से स्वचालित बहाली प्रदान करता है, जो विशेष रूप से एग्रीएलएलएम जैसे बड़े मॉडल से जुड़े लंबे प्रशिक्षण समय के लिए उपयोगी हो सकता है।

कृषि में मौजूदा एलएलएम

हमारे शोध में, हमें कृषि के लिए एक विशिष्ट मॉडल मिला है, जिसका नाम एग्रीकल्चरबीईआरटी है, जो एक बीईआरटी-आधारित भाषा मॉडल है जिसे आगे साइबर्ट के चेकपॉइंट से पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है। इस मॉडल को कृषि क्षेत्र में वैज्ञानिक और सामान्य कार्यों के संतुलित डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें कृषि अनुसंधान और व्यावहारिक ज्ञान के विभिन्न क्षेत्रों से ज्ञान शामिल था।

एग्रीकल्चरबीईआरटी को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कॉर्पस में अमेरिकी सरकार से राष्ट्रीय कृषि पुस्तकालय (एनएएल) से 1.2 मिलियन पैराग्राफ और पुस्तकों से 5.3 मिलियन पैराग्राफ और कृषि डोमेन से सामान्य साहित्य शामिल हैं। मॉडल को मास्क्ड लैंग्वेज मॉडलिंग (MLM) के स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण दृष्टिकोण का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें इनपुट वाक्य में 15% शब्दों को मास्क करना और फिर मॉडल को मास्क किए गए शब्दों की भविष्यवाणी करना शामिल है। यह दृष्टिकोण मॉडल को वाक्य के द्विदिश प्रतिनिधित्व को सीखने की अनुमति देता है, जो पारंपरिक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) से अलग है जो आमतौर पर शब्दों को एक के बाद एक देखते हैं, या जीपीटी जैसे ऑटोरेग्रेसिव मॉडल से जो भविष्य के टोकन को आंतरिक रूप से मास्क करते हैं।

यह मौजूदा मॉडल मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है और एक उपयोगी शुरुआती बिंदु के रूप में काम कर सकता है, agri1.ai पर हमारा अंतिम लक्ष्य कृषि के लिए अपना स्वयं का डोमेन-विशिष्ट एलएलएम विकसित करना है। हमारा मानना है कि ऐसा करके, हम एक ऐसा मॉडल बना सकते हैं जो कृषि उद्योग की आवश्यकताओं के लिए और भी अधिक अनुरूप है और जो हमारे उपयोगकर्ताओं को और भी अधिक सटीक और प्रासंगिक जानकारी प्रदान कर सकता है।

कीप इट एजाइल: द जर्नी कंटीन्यूज़

एआई के तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में निरंतर सीखना और अनुकूलन महत्वपूर्ण हैं। यह यात्रा सीखने का एक गहरा अनुभव रहा है, विशेष रूप से मेरे लिए, मैक्स।

कृषि संदर्भ में उपयोगकर्ताओं द्वारा एआई के साथ बातचीत करने के अनूठे तरीकों को समझना ज्ञानवर्धक और शिक्षाप्रद दोनों रहा है। दुनिया भर के किसानों से प्राप्त प्रत्येक प्रश्न वास्तविक दुनिया की चुनौतियों के बारे में अमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जिनका agri1.ai समाधान कर सकता है। हमारा दृष्टिकोण पुनरावृत्तीय है - हम उपयोगकर्ता की बातचीत का निरीक्षण करते हैं, उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत में संलग्न होते हैं, समाधान विकसित करते हैं, उन्हें भेजते हैं और फिर पुनर्मूल्यांकन करते हैं।

यह चक्र हमें अपने उत्पाद को लगातार परिष्कृत और बेहतर बनाने की अनुमति देता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि यह हमारे उपयोगकर्ताओं के लिए प्रासंगिक और उपयोगी बना रहे। हम agri1.ai की उपयोगिता को और बेहतर बनाने के लिए यूजर इंटरफेस (यूआई) और यूजर एक्सपीरियंस (यूएक्स) संवर्द्धन की क्षमता से उत्साहित हैं। एआई परिदृश्य में विकास की गति लुभावनी है, नए मॉडल और प्रौद्योगिकियां नियमित रूप से उभर रही हैं। हम इन विकासों से अवगत रहने के लिए प्रतिबद्ध हैं, यह पता लगाने के लिए कि हम agri1.ai को बढ़ाने और दुनिया भर में किसानों और कृषि व्यवसायों को बेहतर सेवा देने के लिए उनका लाभ कैसे उठा सकते हैं।

मैं मानता हूं कि यह तो बस शुरुआत है। Agri1.ai की यात्रा एक सतत प्रक्रिया है, और मैं सीखना, अनुकूलन और सुधार जारी रखने के लिए प्रतिबद्ध हूं। मैं कृषि में बदलाव लाने के लिए एआई की क्षमता को लेकर उत्साहित हूं और इस यात्रा का हिस्सा बनने के अवसर के लिए आभारी हूं। इस साहसिक कार्य में हमारे साथ शामिल होने के लिए धन्यवाद।