agri1.ai: IA Bifacciale per l'Agricoltura con LLM & ChatGPT

Agri1.ai: Sbloccare il Potenziale Agricolo dell'IA

Benvenuti nel mondo dei LLM come Claude, Llama e ChatGPT in agricoltura, benvenuti su agri1.ai, un'iniziativa che mira a esplorare il potenziale dell'intelligenza artificiale (IA) nell'industria agricola. Con la popolazione globale in continua crescita, la domanda di pratiche agricole efficienti e sostenibili è più pressante che mai. L'IA, con la sua capacità di analizzare enormi quantità di dati e fare previsioni accurate, potrebbe rappresentare una svolta nel soddisfare questa domanda.

La Strategia Duale di IA di Agri1.ai

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

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 forte vocazione agricola come il continente africano, dove la mancanza di conoscenza può portare a sfide significative all'interno dell'agricoltura. Una delle missioni di agri1.ai è affrontare questi problemi, supportando i piccoli agricoltori nella loro lotta contro le condizioni climatiche in rapida evoluzione e fornendo una migliore consulenza per nuove colture agricole a seconda delle condizioni climatiche e del suolo. La mancanza di istruzione in alcune parti del mondo è anche una motivazione per noi a supportare gli agricoltori attraverso la nostra iniziativa.

Lo Stato Attuale di Agri1.ai: Colmare il Divario tra Umani e IA

Al centro della nostra iniziativa, agri1.ai funge da piattaforma dinamica, colmando il divario tra gli operatori del settore agricolo e il mondo del software e degli algoritmi di IA. Il nostro obiettivo primario è facilitare un'interazione fluida tra queste due entità, promuovendo una relazione simbiotica che migliori l'efficienza e la sostenibilità delle pratiche agricole.

Attualmente, agri1.ai opera sulla base di GPT di OpenAI, un Large Language Model (LLM) all'avanguardia. Abbiamo parzialmente adattato e affinato questo modello per comprendere e generare meglio testi incentrati sull'agricoltura, migliorandone la pertinenza e l'utilità per i nostri utenti. Inoltre, abbiamo parzialmente incorporato embedding di dati, integrando dati sia pubblici che interni, per aumentare la comprensione contestuale del modello del dominio agricolo.

Nel campo dell'IA, la semplicità è spesso la chiave del successo. La creazione e l'implementazione di applicazioni IA possono essere processi complessi, e il mantenimento di un senso di semplicità nelle nostre operazioni ci consente di concentrarci sulla fornitura di un servizio di alta qualità e facile da usare. Costruendo 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 angolari della nostra operatività è la data governance. Riconosciamo l'importanza critica della gestione della disponibilità, usabilità, integrità e sicurezza dei dati dei nostri utenti. Questo approccio completo alla data governance non solo garantisce l'affidabilità e l'utilità delle informazioni fornite da agri1.ai, ma affronta anche preoccupazioni chiave come la conformità normativa, la privacy, la qualità e la sicurezza. Comprendiamo che le imprese agricole hanno legittime preoccupazioni riguardo alla fuga di dati e al potenziale addestramento degli LLM su dati interni, compromettendo la sovranità dei dati. Vogliamo assicurare ai nostri utenti che prendiamo molto sul serio queste preoccupazioni e stiamo attivamente lavorando a strategie per affrontare questi problemi.

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

Il Futuro di agri1.ai: Large Language Model Specifico per il Dominio Agricolo

Sebbene siamo orgogliosi di ciò che abbiamo realizzato finora con agri1.ai, non ci fermiamo qui. Stiamo anche esplorando la possibilità di creare il nostro LLM specifico per il dominio agricolo. Questo modello, che stiamo chiamando agriLLM (titolo provvisorio), verrebbe addestrato su una grande quantità di dati testuali relativi all'agricoltura, rendendolo un esperto nel linguaggio e nelle sfumature dell'industria agricola.

La creazione di agriLLM sarà un processo complesso, che coinvolgerà la raccolta dati, la pulizia e la pre-elaborazione dei dati, la selezione del modello, l'addestramento del modello, il fine-tuning, la valutazione e il test, e il deployment. Stiamo anche pianificando di coinvolgere esperti in vari campi dell'agricoltura per aiutarci a costruire set di dati di addestramento dettagliati e a effettuare il fine-tuning del modello.

Costruire un LLM specifico per il dominio agricolo è un compito complesso ma realizzabile. Coinvolge una serie di passaggi dalla raccolta dati al miglioramento continuo. Seguendo questo processo, miriamo a sviluppare un LLM in grado di fornire informazioni accurate, pertinenti e utili agli utenti nel settore agricolo.

Approcci e Modelli Open Source

Stiamo tenendo d'occhio gli sviluppi nella più ampia comunità IA. Una risorsa che abbiamo trovato particolarmente utile è la LMSYS leaderboard, che 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 potenzialmente essere utilizzati come base per agriLLM.

Tuttavia, siamo anche consapevoli del divario tra modelli proprietari e open-source. Mentre modelli proprietari come GPT-4 attualmente guidano la competizione, siamo ottimisti riguardo al potenziale dei modelli open-source di recuperare terreno. Un modello open-source di questo tipo è MosaicML, che fornisce una piattaforma flessibile e modulare per modelli di machine learning, e potrebbe potenzialmente essere utilizzato per addestrare il nostro LLM.

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

Nella nostra ricerca, ci siamo imbattuti in un modello specifico per l'agricoltura, denominato AgricultureBERT, un modello linguistico basato su BERT che è stato ulteriormente pre-addestrato dal checkpoint di SciBERT. Questo modello è stato addestrato su un dataset bilanciato di lavori scientifici e generali nel dominio dell'agricoltura, comprendente conoscenze da diverse aree della ricerca agricola e conoscenze pratiche.

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

Questo modello esistente può fornire preziose intuizioni e servire come utile punto di partenza; il nostro obiettivo finale in agri1.ai è sviluppare il nostro LLM specifico per il dominio agricolo. Crediamo che facendo ciò, possiamo creare un modello ancora più su misura per le esigenze dell'industria agricola e che possa fornire informazioni ancora più accurate e pertinenti ai nostri utenti.

Nel campo in rapida evoluzione dell'IA, l'apprendimento continuo e l'adattamento sono fondamentali. Questo percorso è stato un'esperienza di apprendimento profonda, in particolare per me, Max.

Comprendere i modi unici in cui gli utenti interagiscono con l'IA nel contesto agricolo è stato sia illuminante che istruttivo. Ogni richiesta che riceviamo dagli agricoltori di tutto il mondo fornisce spunti inestimabili 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 distribuiamo e poi rivalutiamo.

Questo ciclo ci consente di affinare e migliorare costantemente il nostro prodotto, assicurandoci che rimanga pertinente 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 dello sviluppo nella scena dell'IA è mozzafiato, con nuovi modelli e tecnologie che emergono regolarmente. Ci impegniamo a rimanere al passo con questi sviluppi, esplorando come possiamo sfruttarli per migliorare agri1.ai e servire meglio gli agricoltori e le imprese agricole di tutto il mondo.

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

---

---

• MosaicML Research (2025) - Valutazione dei LLM estremamente veloce per l'apprendimento in-context. Con MosaicML è ora possibile valutare i LLM su task di apprendimento in-context centinaia di volte più velocemente rispetto ad altri framework di valutazione.