ChatGPT-4 e OpenAI in Agricoltura: L'IA Trasforma la Gestione Aziendale

Introduzione ai Modelli Linguistici AI in Agricoltura

La domanda che mi pongo: Come possono i modelli linguistici di OpenAI e ChatGPT essere utilizzati in agricoltura per aiutare e in generale? In questo articolo, approfondirò:

Vuoi testare come funzionano ChatGPT e l'agricoltura? Dopo un po' di riflessione, ho deciso di combinare l'agricoltura e un modello linguistico di grandi dimensioni, dando vita a agri1.ai.

L'Era dei Generalisti

Questo è uno strumento potente per i generalisti, poiché li aiuta ad acquisire e comprendere rapidamente nuove informazioni e a sviluppare velocemente la loro comprensione di argomenti complessi. Inoltre, i modelli linguistici, come ChatGPT, offrono ai generalisti la capacità di apprendere in modo più rapido ed efficiente dalla vasta quantità di conoscenza e informazioni online.

Ciò è particolarmente vantaggioso per gli agricoltori, che spesso necessitano di essere ben informati su una vasta gamma di argomenti, dalla meccanica e finanza, alla biologia e al marketing e vendite. Utilizzando modelli linguistici, come ChatGPT, gli agricoltori possono apprendere rapidamente nuove informazioni in modo più efficiente. Ciò consente loro di acquisire conoscenza e comprensione degli argomenti di cui hanno bisogno, il che è essenziale nel loro lavoro quotidiano. Ad esempio, possono utilizzare ChatGPT per comprendere rapidamente il complesso funzionamento dei macchinari, o per acquisire rapidamente una comprensione del lato finanziario dell'attività agricola.

La risposta più ovvia a ciò sarà tra qualche anno, di sicuro: Chiedetemi qualsiasi cosa. Gli agricoltori saranno probabilmente IL gruppo che beneficerà dell'AI e della Robotica, poiché devono affrontare una varietà di sfide in diversi tipi di biologia, tecnologia e affari.

Siamo pronti a guardare al futuro ora: OpenAI è un'organizzazione di ricerca leader nel campo dell'intelligenza artificiale. Uno dei loro risultati più notevoli è lo sviluppo di un modello linguistico all'avanguardia chiamato GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), che ha la capacità di generare testo simile a quello umano.

Nel settore agricolo, GPT-3, noto anche come ChatGPT, ha il potenziale per rivoluzionare l'industria fornendo agli agricoltori preziose intuizioni e assistenza. Ecco solo alcuni esempi di come ChatGPT può essere utilizzato in agricoltura.

Come i modelli linguistici possono aiutare in agricoltura

Aumentare la produzione generale di agricoltori e professionisti dell'agroalimentare: ChatGPT può semplificare e accelerare compiti mentali ripetitivi, portando a un aumento dell'efficienza per gli agricoltori e a una maggiore produttività complessiva. Grazie alle sue avanzate capacità di elaborazione del linguaggio, ChatGPT può automatizzare molte attività, liberando tempo e consentendo agli agricoltori di concentrarsi sugli aspetti più importanti del loro lavoro. Che si tratti di ottimizzare la tenuta dei registri, generare report o assistere nel processo decisionale, ChatGPT può aiutare gli agricoltori a essere più produttivi ed efficaci nel loro lavoro. I professionisti dell'agroalimentare riceveranno un prezioso aiuto per attività quali la creazione di contenuti, modelli di email, ottimizzazione delle comunicazioni via email, materiali di formazione, strumenti di intelligenza self-service e altro ancora.

Fornire consulenza esperta: ChatGPT può essere addestrato su enormi quantità di dati agricoli, incluse informazioni sulle condizioni del suolo, sui modelli meteorologici e sul controllo dei parassiti. Ciò gli consente di fornire agli agricoltori raccomandazioni e consigli personalizzati su come ottimizzare le loro colture. ChatGPT può essere addestrato a riconoscere le specifiche condizioni del suolo e climatiche di una particolare azienda agricola. Ciò gli consente di fornire raccomandazioni su misura sulle colture più adatte per quell'azienda agricola, tenendo conto di fattori quali i livelli di nutrienti del suolo e i modelli meteorologici locali.

Migliorare le rese delle colture: ChatGPT può aiutare gli agricoltori a identificare le colture più adatte alle loro specifiche condizioni del suolo e climatiche. Ciò può aumentare le possibilità di raccolti di successo e, in definitiva, migliorare la resa.

Controllo dei parassiti: ChatGPT può fornire agli agricoltori informazioni preziose su come controllare i parassiti, ad esempio identificando i pesticidi più efficaci e fornendo consigli su come applicarli. Questo può aiutare gli agricoltori a proteggere le loro colture e ad aumentare la loro redditività. Il controllo dei parassiti è un aspetto importante dell'agricoltura, poiché i parassiti possono causare danni significativi alle colture e ridurne la resa. I modelli linguistici, come quelli forniti da OpenAI, hanno il potenziale per rivoluzionare il controllo dei parassiti nell'industria agricola. Uno dei modi principali in cui i modelli possono assistere nel controllo dei parassiti è fornire agli agricoltori informazioni preziose sui pesticidi più efficaci da utilizzare. Ciò può includere informazioni sui parassiti specifici contro cui i pesticidi sono efficaci, nonché su come applicare i pesticidi nel modo più efficace. Strumenti come ChatGPT possono fornire aggiornamenti in tempo reale sull'attività dei parassiti in una particolare area. Ciò può consentire agli agricoltori di adottare misure preventive e proteggere le loro colture prima che i parassiti abbiano la possibilità di causare danni significativi. Inoltre, ChatGPT può fornire agli agricoltori raccomandazioni personalizzate sulle migliori strategie di controllo dei parassiti per le loro specifiche colture e condizioni climatiche. Questo può aiutare gli agricoltori a ottimizzare i loro sforzi di controllo dei parassiti e, in definitiva, ad aumentare la loro produttività. Fornire preziose informazioni e assistenza agli agricoltori.

Analisi e previsione dei dati: Il modello linguistico di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI ha il potenziale per aiutare notevolmente nell'analisi e nella previsione dei dati in agricoltura. Lo strumento può elaborare grandi quantità di dati ed effettuare previsioni basate su tali informazioni. Per raggiungere questo obiettivo, è essenziale fornire al modello set di dati adeguati e chiare linee guida su come interpretare tali dati. Ciò consentirà al modello linguistico di IA di effettuare previsioni accurate e fornire preziose informazioni agli agricoltori. Tuttavia, se i dati sono inadeguati o le regole di interpretazione non sono chiare, i risultati prodotti dal modello linguistico di IA potrebbero essere inaccurati o inaffidabili. Pertanto, è fondamentale garantire che il modello linguistico di IA sia addestrato su dati di alta qualità e pertinenti e che le regole di interpretazione siano ben definite per garantire che le sue previsioni siano il più accurate possibile. Se una grande azienda agricola dispone di un'API collegata ai propri sistemi interni, i modelli linguistici potrebbero essere addestrati sui loro dati interni per migliorarne le capacità.

Identificazione delle malattie: Essendo parte dell'analisi dei dati sopra menzionata, ChatGPT può essere addestrato a riconoscere i sintomi di varie malattie delle piante. Ciò può consentire agli agricoltori di identificare e trattare le malattie prima che si diffondano, riducendo le perdite di raccolto e aumentando la produttività.

L'approccio potenzialmente più interessante sarebbe addestrare modelli di immagine a utilizzare direttamente fotografie e altri dati visivi, possibilmente combinandoli. Ad esempio, ho sperimentato l'addestramento di LOBE di Microsoft per prevedere le malattie della vite, e i risultati sono stati notevoli. Tuttavia, questo argomento merita una discussione separata in un altro articolo del blog.

Ciononostante, ChatGPT può essere addestrato a riconoscere i sintomi specifici di una particolare malattia delle piante. Questo potrebbe includere indizi visivi, come cambiamenti nel colore o nella consistenza della pianta, nonché cambiamenti comportamentali, come il ridotto tasso di crescita della pianta o la diminuita resistenza ai parassiti. Una volta identificata una malattia delle piante, il modello può fornire agli agricoltori raccomandazioni personalizzate sulle migliori opzioni di trattamento.

Ciò potrebbe includere informazioni sui pesticidi più efficaci o altri metodi per controllare la malattia, nonché consigli su come applicare il trattamento nel modo più efficace. Inoltre, un modello come ChatGPT può fornire aggiornamenti in tempo reale sulla diffusione delle malattie in una particolare area. Ciò può consentire agli agricoltori di adottare misure preventive e proteggere i loro raccolti prima che la malattia abbia la possibilità di causare danni significativi. Nel complesso, l'integrazione di modelli linguistici nell'identificazione e nel trattamento delle malattie delle piante ha il potenziale per fornire preziose intuizioni e assistenza agli agricoltori. Ciò può aiutare a prevenire la diffusione delle malattie e, in definitiva, ad aumentare la produttività dell'industria agricola.

Qualsiasi domanda che sorga nel contesto di una fattoria: Come forse saprete, gli agricoltori sono manager poliedrici che devono conoscere un po' tutto ed essere generalisti massimalisti.

Ottimizzazione delle operazioni e riduzione dei costi: Con tutte le opzioni disponibili, è molto probabile che si verifichino riduzioni dei costi. Tuttavia, resta da vedere quali esempi specifici si concretizzeranno e dove i modelli linguistici potranno avere un impatto sostanziale. Ecco perché esaminerò alcuni esempi da dicembre 2022 a febbraio 2023 di cui sono a conoscenza più avanti.

Come GPT4 e la sua descrizione delle immagini possono essere utili in agricoltura

L'ultima versione di ChatGPT, GPT4, è dotata di funzionalità avanzate di descrizione delle immagini che possono essere particolarmente utili nel campo dell'agricoltura. Con la sua capacità di descrivere immagini in linguaggio naturale, ChatGPT 4.0 può essere uno strumento potente per analizzare la salute delle colture, identificare i parassiti e analizzare immagini dettagliate delle colture e dei campi.

L'analisi della salute delle colture è essenziale per garantire colture sane e produttive. Analizzando le immagini delle colture, ChatGPT 4.0 può aiutare gli agricoltori a identificare eventuali segni di stress, come scolorimento o appassimento, che potrebbero indicare un problema potenziale. Ciò può consentire agli agricoltori di agire tempestivamente per affrontare il problema e prevenire danni o perdite alle colture.

L'analisi dei parassiti è fondamentale anche per il mantenimento di colture sane. Analizzando le immagini delle colture, GPT4 può aiutare a identificare qualsiasi segno di infestazione da parassiti, come morsi o ragnatele. Ciò può consentire agli agricoltori di adottare misure appropriate per controllare i parassiti e prevenire danni alle loro colture.

Oltre alle immagini dettagliate delle colture, GPT4 può anche analizzare le immagini dei campi per fornire una visione completa del paesaggio agricolo. Analizzando le immagini dei campi, ChatGPT 4.0 può aiutare a identificare potenziali problemi come l'erosione del suolo, il ristagno idrico o le carenze nutritive. Ciò può aiutare gli agricoltori a prendere decisioni informate sulla rotazione delle colture, l'irrigazione e la fertilizzazione.

Nel complesso, tecnologie come le capacità di descrizione delle immagini di GPT4 possono rappresentare un punto di svolta per l'industria agricola. Fornendo agli agricoltori approfondimenti dettagliati sulla salute delle colture, sull'analisi dei parassiti e sulle immagini dei campi, il modello linguistico può aiutarli a prendere decisioni più informate e ad intraprendere azioni tempestive che possono migliorare le rese delle colture e la redditività.

Come autoGPT può aiutare in agricoltura e gli agricoltori

Ho provato a utilizzare autoGPT come assistente per aiutarmi con argomenti agricoli, in particolare per trovare sussidi. Un agente GPT autonomo che cerca e analizza il web potrebbe essere molto utile. Ho quindi chiamato questo agente AI "subsidyAI" e gli ho chiesto di trovare alcuni programmi attuali interessanti. Mentre l'AI è riuscita ad accedere ai siti web giusti per la ricerca, ha fallito nel raccogliere le informazioni corrette (e non parliamo dell'output). Credo che autoGPT per l'agricoltura potrebbe diventare enorme, specialmente se collegato al rilevamento delle immagini. autoGPT, eccoci qui, diamoci altri 2-3 mesi e ci riproverò. Leggi sotto cosa ha cercato di fare il mio programma.

Il programma è uno script Python che utilizza l'API di AutoGPT per automatizzare determinati compiti relativi all'indagine sui sussidi agricoli nella regione Poitou-Charentes in Francia. Il programma inizia cercando e raccogliendo informazioni su indicatori regionali e ambientali pertinenti, come dati demografici, laboratori o mercati e statistiche sociali. Utilizza quindi queste informazioni per identificare potenziali fonti di sussidi agricoli nella regione, in particolare per colture come mele, viti AOC cognac e erba medica.

Il programma prevede anche l'avvio di un agente GPT per aiutare a generare idee su come qualificarsi e utilizzare questi sussidi agricoli. All'agente viene fornito un prompt chiaro e dettagliato per focalizzare le sue risposte, e ci si aspetta che fornisca almeno cinque idee diverse su come un agricoltore potrebbe qualificarsi per i sussidi agricoli in Francia, e cinque idee diverse su come utilizzare al meglio questi sussidi.

Il programma mira quindi a ricercare come determinare il valore dei sussidi e come gli agricoltori possono richiedere i sussidi per cui sono idonei nel Poitou-Charentes. Prevede di condurre una ricerca approfondita sui siti web pertinenti di enti governativi e organizzazioni, di verificare con gli agricoltori della regione e di consultare consulenti agricoli per acquisire informazioni sul processo di richiesta di tali sussidi.

Durante l'esecuzione del programma, si tiene conto delle potenziali limitazioni delle informazioni raccolte e si presta attenzione a verificare nuovamente qualsiasi passaggio o raccomandazione suggerita dall'agente GPT o da altre fonti. Beh, questo non ha avuto successo.

Ma prima diamo un'occhiata a ciò che i modelli linguistici non possono fare (al momento):

Limitazioni: Inabilità di ChatGPT nell'Astrazione e nella Comprensione delle Relazioni Causa-Effetto

Le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e machine learning hanno fornito agli agricoltori dati e spunti preziosi per, ad esempio, ottimizzare le rese colturali. Tuttavia, le limitazioni dei modelli linguistici come ChatGPT sono diventate sempre più evidenti. I modelli linguistici mancano della capacità di astrarre e comprendere le relazioni causa-effetto, rendendoli un sostituto insufficiente per la comprensione cognitiva degli agricoltori esperti.

Per avere successo in agricoltura, gli agricoltori devono avere una profonda comprensione del loro ambiente e la capacità di adattare le loro pratiche in base a condizioni in continua evoluzione: Pensare in modo astratto e prendere decisioni informate basate su informazioni incomplete o incerte. Mentre l'AI può assistere in questi processi decisionali, non può sostituire le capacità di pensiero critico e l'esperienza degli agricoltori. (Beh, questo è piuttosto ovvio, almeno per me.)

Pertanto, è importante che gli agricoltori continuino a fare affidamento sulla propria conoscenza cognitiva e competenza, utilizzando al contempo le tecnologie AI come strumento per migliorare il loro processo decisionale e ottimizzare i risultati agricoli. Si tratta di trovare il giusto equilibrio tra i benefici delle tecnologie AI e il valore (per ora) insostituibile della comprensione e dell'interazione umana.

Esempi di come agricoltori e coltivatori cercano di usare chatGPT

• Dopo aver osservato, testato e letto su chatGPT e agricoltura, ho deciso di costruire la mia versione di GPT per l'agricoltura.

Fatemi sapere cosa ne pensate su twitter.com/agtecher_com o inviate un feedback

• Questo progetto secondario, denominato Farmer GPT, utilizza ChatGPT e Whisper per fornire un'assistenza preziosa agli agricoltori in India. Li aiuta a migliorare le pratiche agricole, la resa e la redditività fornendo informazioni meteorologiche in tempo reale, raccomandazioni personalizzate sulle colture e comunicazione peer-to-peer con esperti e altri agricoltori. Questo tipo di assistente AI ha il potenziale per sostituire gli agronomi, rivoluzionando le pratiche agricole in India sfruttando la potenza dell'AI e della messaggistica sicura per aiutare gli agricoltori ad avere successo in un settore competitivo.

Il "Farmer GPT" presenta uno svantaggio poiché attualmente fornisce risultati simili al GPT standard senza alcun modello di fine-tuning o database connesso. Inoltre, gli utenti potrebbero ricevere risposte fuori tema, come una risposta a una domanda tipo "come cuocere una patata", anche se non correlata all'agricoltura.

• Stima della resa e il caso del mango: Vishnu Sankar ha chiesto l'11 febbraio: "Ho ottenuto risposte variabili sul potenziale di resa genetica del mango e sul divario di resa rispetto a quello effettivo. Quindi, ho verificato con ChatGPT. Mango #ColtivazioneMango #UHDP #Agricoltura #Agricoltura #Frutta #Frutteto" Il modello linguistico prevede che un albero di mango possa produrre tra 50 e 300 mango all'anno per albero, con alberi ad alta resa che possono produrre fino a 1.000 mango per albero all'anno.

• Un altro bell'esempio che ho trovato riguarda l'agricoltura rigenerativa nei vigneti: wine thinker aka post.news/robertjoseph @robertjoseph scrive il 5 febbraio 2023: "Quanti di voi conoscono l'uso delle piume di pollo nella viticoltura? @SpierWineFarm le utilizza e #ChatGPT ne spiega alcuni motivi." Gli ho chiesto di scrivere un saggio sul ruolo delle piume di pollo nell'agricoltura rigenerativa. Ho chiesto alla Spier Wine Farm tramite Twitter se il saggio fosse più o meno accurato, quindi vedremo.

• Educazione agricola: Un esempio molto specifico da parte di un insegnante di agricoltura, Cassie Joiner @Cass_Joiner, che ha scritto l'1 febbraio 2023: "Il primo compito che ho dato a ChatGPT è stato quello di scrivere un piano di lezione per quello che insegnerò domani, 'Genetica in Agricoltura', e la mia vita da insegnante è cambiata per sempre."

• Controllo dei parassiti del pomodoro, sia come domanda testuale che come codice Python per il rilevamento di immagini: Un'altra domanda molto specifica nel campo "evitare l'oidio nei pomodori": Shailendra singh @srj0408 scrive il 10 dicembre 2022: Ho provato ChatGPT oggi con domande sull'#agritech e i risultati sono stati fantastici. #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

L'utente stava testando chatGPT come supporto alla codifica (la codifica Python con chatGPT funziona già in modo impressionante, anche se non è stato addestrato a farlo) per implementare un modello di Support Vector Machine (SVM) in Python per l'analisi di immagini di foglie di piante.

Per evitare l'oidio nelle piante di pomodoro, è possibile adottare i seguenti accorgimenti:

1. Coltivare varietà resistenti: Alcune varietà di piante di pomodoro sono più resistenti all'oidio "rispetto ad altre. Scegliere una varietà nota per avere una buona resistenza alla malattia, come 'Mountain Magic' o 'Legend'."
2. Garantire una buona circolazione dell'aria: L'oidio prospera in aria umida e stagnante. Per prevenire la "malattia, assicurarsi che le piante di pomodoro abbiano ampio spazio tra loro e garantire una buona circolazione dell'aria intorno alle piante potandole regolarmente ed evitando l'eccessiva irrigazione."
3. Evitare l'irrigazione dall'alto: L'irrigazione delle piante di pomodoro dall'alto può causare l'umidità delle foglie, creando un ambiente favorevole alla crescita dell'oidio. "Invece, irrigare le piante alla base del fusto, o utilizzare un sistema di irrigazione a goccia.
4. Utilizzare un fungicida a base di zolfo: Se le vostre piante di pomodoro sviluppano oidio, è possibile utilizzare un fungicida a base di zolfo per trattare la malattia. Applicare il fungicida secondo le istruzioni sull'etichetta e ripetere l'applicazione a intervalli regolari per prevenire la diffusione della malattia.
5. Praticare la rotazione delle colture: L'oidio...

• Non un esempio specifico, ma interessante che sia stato sollevato dallo specialista di serre e dati John Beauford: Come ChatGPT potrebbe impattare l'industria orticola: ChatGPT può essere di grande aiuto per i coltivatori orticoli fornendo un sistema tecnologico avanzato e integrato per le loro serre.

Integrandosi con il software ERP del coltivatore, i sensori, le previsioni meteorologiche e le analisi di vendita, questo modello linguistico può aiutare i coltivatori a comprendere meglio la loro operatività, creare ed eseguire piani migliori, ottimizzare i profitti e migliorare le prestazioni di rifornimento. Può automatizzare compiti ripetitivi e analisi di dati complesse, liberando tempo per attività più importanti. Questa tecnologia sarà una parte fondamentale della prossima ondata di automazione aziendale per i coltivatori e ha potenziali applicazioni per la diagnostica delle colture in tempo reale e l'analisi dei costi. L'integrazione di un modello linguistico con i dati e i sistemi specifici dell'operatività di un coltivatore può fornire un'interfaccia più simile a quella umana alla loro attività di serra, rendendo più facile per i coltivatori accedere e analizzare informazioni critiche.

Questa è una domanda che ho posto nell'estate 2022 e che ho testato con ChatGPT di OpenAI:

Domanda: "Ho 1,5 ettari di vigneto vicino a Bordeaux e devo installare un impianto di irrigazione, di cosa ho bisogno in termini di attrezzature e quale tipo di PSI è necessario per coprire 1,5 ettari?"

Risposta di OpenAI: "L'installazione dell'irrigazione in un vigneto è un passo importante per garantire la salute e la produttività delle viti. Le attrezzature specifiche di cui avrai bisogno dipenderanno da una serie di fattori, tra cui le dimensioni del tuo vigneto, il tipo di sistema di irrigazione scelto e il tuo budget.

In generale, un vigneto di 1,5 ettari richiederà un sistema di irrigazione piuttosto ampio. Questo includerà probabilmente una linea principale di alimentazione idrica, nonché una rete di linee laterali e irrigatori o gocciolatori per distribuire l'acqua in tutto il vigneto. Potrebbe anche essere necessario installare una pompa per aumentare la pressione dell'acqua e garantire una copertura adeguata.

Per quanto riguarda la pressione dell'acqua, un vigneto tipico richiederà una pressione di almeno 40 PSI (libbre per pollice quadrato) per garantire una copertura adeguata. Tuttavia, questo può variare a seconda di fattori quali il tipo di sistema di irrigazione e la disposizione del vigneto. È meglio consultare uno specialista di irrigazione per determinare i requisiti specifici di pressione dell'acqua per il tuo vigneto."

In conclusione, l'installazione di un impianto di irrigazione in un vigneto di 1.5 ettari richiederà un sistema piuttosto esteso e complesso. Sarà necessaria una linea principale di adduzione idrica, una rete di linee laterali e irrigatori o gocciolatori, e possibilmente una pompa per aumentare la pressione dell'acqua. L'attrezzatura specifica necessaria dipenderà da fattori quali la disposizione del vigneto e il vostro budget. È consigliabile consultare uno specialista di irrigazione per determinare l'attrezzatura esatta e i requisiti di pressione dell'acqua per il vostro vigneto.

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• Modelli linguistici AI nel supporto decisionale agricolo (2023) - Ricerca sull'efficacia dei modelli linguistici AI per applicazioni in agricoltura.
• AgFunder (2023) - Tendenze di investimento in AI e tecnologia agricola.
• @agtecher_com su Twitter (2023)
• Cassie Joiner su Twitter (2023) - Educazione agricola e pianificazione di lezioni con ChatGPT.
• Robert Joseph su Twitter (2023) - Agricoltura rigenerativa nei vigneti.
• Shailendra Singh su Twitter (2022) - Controllo dei parassiti del pomodoro e rilevamento di immagini.
• John Deere (2023) - Applicazioni commerciali di AI nelle moderne attrezzature e sistemi agricoli.
• Organizzazione delle Nazioni Unite per l'alimentazione e l'agricoltura (2023) - Prospettiva globale sull'AI e sugli strumenti digitali in agricoltura.
• Greenhousegrower (2023) - Come ChatGPT impatta l'industria orticola.
• Microsoft Research (2023) - Piattaforma di intelligenza agricola basata su AI che utilizza modelli linguistici.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - Soluzioni AI e di machine learning per il processo decisionale in agricoltura.
• Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni per la Gestione della Conoscenza Agricola (2023) - Analisi accademica delle applicazioni LLM nei sistemi di conoscenza agricola.
• OpenAI GPT-4 Technical Report (2023) - Documentazione ufficiale sulle capacità e applicazioni di GPT-4.