Benvenuti nel mondo degli LLMS come Claude, Llama e chatGPT in agricoltura, benvenuti in agri1.ai, un'iniziativa che mira a esplorare il potenziale dell'intelligenza artificiale (AI) nel settore agricolo. Con la continua crescita della popolazione mondiale, la richiesta di pratiche agricole efficienti e sostenibili è più pressante che mai. L'intelligenza artificiale, con la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati e di fare previsioni accurate, potrebbe essere un fattore di svolta per soddisfare questa domanda.

Introduzione
Stato attuale di agri1.ai
Il futuro di agri1.ai e del modello linguistico di grandi dimensioni specifico del dominio per l'agricoltura
Approcci e modelli open source di LLM
LLM in agricoltura esistenti

Introduzione

Con agri1.aiStiamo adottando un approccio a due facce per sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale per l'agricoltura. Da un lato, stiamo sviluppando un'interfaccia frontend che utilizza un Large Language Model (LLM) esistente, perfezionandolo, incorporandolo e contestualizzandolo con dati pubblici e interni. Dall'altro lato, stiamo esplorando la possibilità di creare un nostro LLM specifico per l'agricoltura.

In ambienti in rapida evoluzione, sia in termini di clima che di mercati, il concetto di agri1.ai diventa sempre più importante. Ciò è particolarmente vero per le grandi società e regioni a vocazione agricola come il continente africano, dove la mancanza di conoscenze può portare a sfide significative nell'ambito dell'agricoltura. Una delle missioni di agri1.ai è quella di affrontare questi problemi, sostenendo i piccoli agricoltori nella loro lotta contro il rapido cambiamento delle condizioni climatiche e fornendo una migliore consultazione per le nuove culture agricole a seconda delle condizioni climatiche e del suolo. Anche la mancanza di istruzione in alcune parti del mondo è una motivazione che ci spinge a sostenere gli agricoltori attraverso la nostra iniziativa.

Lo stato attuale di agri1.ai: colmare il divario tra esseri umani e IA

Al centro della nostra iniziativa, agri1.ai funge da piattaforma dinamica, colmando il divario tra gli esseri umani in agricoltura e il mondo dei software e degli algoritmi di intelligenza artificiale. Il nostro obiettivo primario è quello di facilitare un'interazione senza soluzione di continuità tra queste due entità, favorendo una relazione simbiotica che migliori l'efficienza e la sostenibilità delle pratiche agricole.

Attualmente, agri1.ai opera sulla base del GPT di OpenAI, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) all'avanguardia. Abbiamo parzialmente adattato e perfezionato questo modello per comprendere meglio e generare testi incentrati sull'agricoltura, migliorandone la rilevanza e l'utilità per i nostri utenti. Inoltre, abbiamo parzialmente incorporato i dati, integrando dati pubblici e interni, per aumentare la comprensione contestuale del dominio agricolo da parte del modello.

Nel regno dell'IA, la semplicità è spesso la chiave del successo. Costruire e distribuire applicazioni di IA può essere un processo complesso, e mantenere un senso di semplicità nelle nostre operazioni ci permette di concentrarci sulla fornitura di un servizio di alta qualità e di facile utilizzo. Basandoci su un LLM esistente e ospitato, siamo in grado di sfruttare la potenza dell'IA avanzata mantenendo un sistema snello ed efficiente.

Una delle pietre miliari della nostra attività è la governance dei dati. Riconosciamo l'importanza critica di gestire la disponibilità, l'usabilità, l'integrità e la sicurezza dei dati dei nostri utenti. Questo approccio globale alla governance dei dati non solo garantisce l'affidabilità e l'utilità delle informazioni fornite da agri1.ai, ma affronta anche questioni fondamentali come la conformità normativa, la privacy, la qualità e la sicurezza. Siamo consapevoli che le aziende agroalimentari nutrono valide preoccupazioni in merito alla fuga di dati e al potenziale addestramento di LLM su dati interni, compromettendo la sovranità dei dati. Vogliamo assicurare ai nostri utenti che prendiamo molto sul serio queste preoccupazioni e che stiamo lavorando attivamente a strategie per risolvere questi problemi.

Mentre continuiamo a perfezionare e migliorare agri1.ai, stiamo anche esplorando la possibilità di creare un nuovo LLM riqualificando o perfezionando un LLM esistente. Questo approccio potrebbe potenzialmente consentirci di creare un modello più specializzato ed efficace per l'agricoltura.

Il futuro di agri1.ai: Modello linguistico di grandi dimensioni specifico per il dominio dell'agricoltura

Siamo orgogliosi dei risultati ottenuti finora con agri1.ai, ma non ci fermiamo qui. Stiamo anche esplorando la possibilità di creare un nostro LLM specifico per l'agricoltura. Questo modello, che chiameremo agriLLM (titolo provvisorio), verrebbe addestrato su una grande quantità di dati testuali relativi all'agricoltura, rendendolo un esperto del linguaggio e delle sfumature del settore agricolo.

La creazione di agriLLM sarà un processo complesso, che prevede la raccolta dei dati, la loro pulizia e pre-elaborazione, la selezione del modello, l'addestramento del modello, la messa a punto, la valutazione e il test e la distribuzione. Stiamo anche pianificando di coinvolgere esperti in vari settori dell'agricoltura per aiutarci a costruire set di dati di formazione dettagliati e a perfezionare il modello.

  1. Raccolta dati: Il primo passo per costruire un LLM specifico per l'agricoltura consiste nel raccogliere una grande quantità di dati relativi al settore. Questi dati possono includere articoli scientifici, documenti di ricerca, guide all'agricoltura, bollettini meteorologici, dati sulla resa dei raccolti e altro ancora. I dati devono coprire un'ampia gamma di argomenti relativi all'agricoltura, per garantire che il modello sia completo e conosca tutti gli aspetti del settore. Per automatizzare il processo di raccolta dei dati da varie fonti online si possono utilizzare strumenti come il web scraping.
  2. Preelaborazione dei dati: Una volta raccolti i dati, è necessario preelaborarli per prepararli all'addestramento dell'LLM. Ciò comporta la pulizia dei dati (rimozione dei duplicati, correzione dei valori mancanti o errati), la normalizzazione (conversione di tutto il testo in minuscolo, rimozione della punteggiatura e delle parole di stop) e la tokenizzazione (scomposizione del testo in singole parole o frasi per creare il vocabolario per il modello linguistico).
  3. Selezione e configurazione del modello: Il passo successivo consiste nello scegliere un'architettura di modello adatta per l'LLM. I modelli basati su trasformatori, come GPT-3 e BERT, sono scelte popolari per la loro capacità di gestire lunghe sequenze di testo e di generare risultati di alta qualità. In questa fase è necessario specificare la configurazione del modello, compreso il numero di strati, le teste di attenzione, la funzione di perdita e gli iperparametri.
  4. Modello di formazione: Il modello viene quindi addestrato sui dati pre-elaborati. Si tratta di presentare al modello sequenze di parole e di addestrarlo a prevedere la parola successiva nella sequenza. Il modello regola i suoi pesi in base alla differenza tra la sua previsione e la parola successiva effettiva. Questo processo viene ripetuto milioni di volte finché il modello non raggiunge un livello di prestazioni soddisfacente.
  5. Valutazione e messa a punto: Dopo l'addestramento iniziale, il modello viene valutato su un set di dati di prova separato. In base ai risultati della valutazione, il modello può richiedere una messa a punto. Ciò potrebbe comportare la regolazione dei suoi iperparametri, la modifica dell'architettura o l'addestramento su dati aggiuntivi per migliorare le sue prestazioni.
  6. Messa a punto specifica del dominio: Per rendere l'LLM specifico per l'agricoltura, viene messo a punto sui dati specifici del dominio raccolti nella prima fase. Questo aiuta il modello a comprendere la terminologia, il contesto e le sfumature uniche del settore agricolo.
  7. Integrazione con agri1.ai: Una volta che l'LLM specifico del dominio è pronto, viene integrato con il sistema agri1.ai. Ciò comporta la creazione delle API e delle interfacce necessarie per consentire ad agri1.ai di sfruttare le capacità del nuovo LLM.
  8. Test e feedback degli utenti: Il sistema agri1.ai aggiornato viene poi testato dagli utenti finali. Il loro feedback viene raccolto e utilizzato per identificare eventuali problemi o aree da migliorare.
  9. Miglioramento continuo: Sulla base del feedback degli utenti, l'LLM viene continuamente aggiornato e migliorato. Ciò può comportare un'ulteriore messa a punto, l'aggiunta di altri dati al set di addestramento o la modifica dell'architettura del modello.
  10. Monitoraggio e manutenzione: Infine, le prestazioni dell'LLM sono costantemente monitorate per garantire che fornisca risultati accurati e utili. Viene inoltre eseguita una manutenzione regolare per mantenere il sistema in perfetta efficienza.

Costruire un LLM specifico per l'agricoltura è un compito complesso ma realizzabile. Comporta una serie di fasi, dalla raccolta dei dati al miglioramento continuo. Seguendo questo processo, ci proponiamo di sviluppare un LLM in grado di fornire informazioni accurate, pertinenti e utili agli utenti del settore agricolo.

Approcci e modelli open source

Seguiamo con attenzione gli sviluppi della comunità dell'IA in generale. Una risorsa che abbiamo trovato particolarmente utile è il sito Classifica LMSYSche classifica vari LLM in base alle loro prestazioni. Alcuni dei modelli presenti in questa classifica, come GPT-4 di OpenAI e Claude-v1 di Anthropic, potrebbero essere utilizzati come base per agriLLM.

Tuttavia, siamo anche consapevoli del divario tra i modelli proprietari e quelli open-source. Mentre i modelli proprietari come GPT-4 sono attualmente in testa alla classifica, siamo ottimisti riguardo al potenziale dei modelli open-source di recuperare terreno. Uno di questi modelli open-source è MosaicML, che fornisce una piattaforma flessibile e modulare per i modelli di apprendimento automatico e potrebbe essere utilizzato per addestrare il nostro LLM.

MosaicoML offre una serie di caratteristiche che potrebbero essere utili per lo sviluppo di agriLLM. Consente l'addestramento di modelli multimiliardari in ore, non in giorni, e offre una scalabilità efficiente su larga scala. Fornisce inoltre miglioramenti automatici delle prestazioni, consentendo agli utenti di rimanere all'avanguardia dell'efficienza. La piattaforma MosaicML supporta l'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni su scala con un singolo comando e fornisce la ripresa automatica in caso di guasti ai nodi e picchi di perdita, il che potrebbe essere particolarmente utile per i lunghi tempi di addestramento associati a modelli di grandi dimensioni come agriLLM.

LLM in agricoltura esistenti

Nella nostra ricerca, abbiamo trovato un modello specifico per l'agricoltura, chiamato AgricultureBERT, un modello linguistico basato su BERT che è stato ulteriormente pre-addestrato dal punto di controllo di SciBERT. Questo modello è stato addestrato su un set di dati equilibrato di lavori scientifici e generali nel dominio dell'agricoltura, che comprende conoscenze provenienti da diverse aree della ricerca agricola e conoscenze pratiche.

Il corpus utilizzato per addestrare AgricultureBERT contiene 1,2 milioni di paragrafi della National Agricultural Library (NAL) del governo degli Stati Uniti e 5,3 milioni di paragrafi di libri e letteratura comune del settore agricolo. Il modello è stato addestrato utilizzando l'approccio di apprendimento auto-supervisionato del Masked Language Modeling (MLM), che prevede il mascheramento di 15% delle parole nella frase di input e la successiva previsione da parte del modello delle parole mascherate. Questo approccio consente al modello di apprendere una rappresentazione bidirezionale della frase, a differenza delle tradizionali reti neurali ricorrenti (RNN) che di solito vedono le parole una dopo l'altra, o dei modelli autoregressivi come GPT che mascherano internamente i token futuri.

Sebbene questo modello esistente possa fornire indicazioni preziose e fungere da utile punto di partenza, il nostro obiettivo finale in agri1.ai è quello di sviluppare un proprio LLM specifico per il settore agricolo. Siamo convinti che così facendo potremo creare un modello ancora più adatto alle esigenze del settore agricolo e in grado di fornire informazioni ancora più accurate e pertinenti ai nostri utenti.

Keep It Agile: il viaggio continua

Nel campo dell'intelligenza artificiale, in rapida evoluzione, l'apprendimento e l'adattamento continui sono fondamentali. Questo viaggio è stato una profonda esperienza di apprendimento, soprattutto per me, Max.

Comprendere le modalità uniche con cui gli utenti interagiscono con l'IA nel contesto agricolo è stato illuminante e istruttivo. Ogni domanda che riceviamo dagli agricoltori di tutto il mondo ci fornisce preziose indicazioni sulle sfide del mondo reale che agri1.ai può affrontare. Il nostro approccio è iterativo: osserviamo le interazioni degli utenti, dialoghiamo con loro, sviluppiamo soluzioni, le spediamo e poi le rivalutiamo.

Questo ciclo ci permette di perfezionare e migliorare costantemente il nostro prodotto, assicurandoci che rimanga rilevante e utile per i nostri utenti. Siamo entusiasti del potenziale dei miglioramenti dell'interfaccia utente (UI) e dell'esperienza utente (UX) per migliorare ulteriormente l'usabilità di agri1.ai. Il ritmo di sviluppo dell'IA è impressionante, con nuovi modelli e tecnologie che emergono regolarmente. Ci impegniamo a rimanere al passo con questi sviluppi, esplorando il modo in cui possiamo sfruttarli per migliorare agri1.ai e servire meglio gli agricoltori e le aziende agricole di tutto il mondo.

Riconosco che questo è solo l'inizio. Il viaggio di agri1.ai è un processo continuo e mi impegno a continuare a imparare, adattarmi e migliorare. Sono entusiasta del potenziale dell'IA nel trasformare l'agricoltura e sono grato per l'opportunità di far parte di questo viaggio. Grazie per esservi uniti a noi in questa avventura.

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