agri1.ai: Pendekatan Loro Sisi kanggo LLM, chatGPT ing Pertanian - Frontend & Embedding lan Model Basa Gedhe Khusus Domain kanggo Pertanian

Sugeng rawuh ing jagad LLMS kayata Claude, Llama lan chatGPT ing babagan pertanian, sugeng rawuh ing agri1.ai, inisiatif sing tujuane kanggo njelajah potensial kecerdasan buatan (AI) ing industri pertanian. Nalika populasi global terus saya tambah, panjaluk kanggo praktik pertanian sing efisien lan lestari luwih akeh tinimbang sadurunge. AI, kanthi kemampuan kanggo nganalisa data sing akeh lan nggawe prediksi sing akurat, bisa dadi pangowahan game kanggo nyukupi panjaluk kasebut.

Pambuka
Kahanan agri1.ai saiki
Masa depan agri1.ai & Model Basa Gedhe Khusus Domain kanggo Pertanian
LLM Open Source Pendekatan lan Model
LLM sing ana ing Pertanian

Pambuka

karo agri1.ai, kita njupuk pendekatan loro-lorone kanggo nggunakake daya AI kanggo tetanèn. Ing sisih siji, kita lagi ngembangake antarmuka frontend sing nggunakake Model Basa Gedhe (LLM) sing wis ana, nyempurnakake, nyisipake, lan kontekstualisasi karo data umum lan internal. Ing sisih liya, kita lagi njelajah kemungkinan nggawe LLM khusus domain kanggo pertanian.

Ing lingkungan sing ganti kanthi cepet, ing babagan iklim lan pasar, konsep agri1.ai dadi saya penting. Iki luwih bener kanggo masyarakat lan wilayah sing didorong tetanèn gedhe kayata bawana Afrika, sing kurang kawruh bisa nyebabake tantangan sing signifikan ing babagan pertanian. Salah sawijining misi agri1.ai yaiku kanggo ngatasi masalah kasebut, ndhukung petani cilik ing perjuangane karo kondisi iklim kanthi cepet, lan menehi konsultasi sing luwih apik kanggo budaya tetanèn anyar gumantung saka iklim lan kondisi lemah. Kurang pendhidhikan ing wilayah tartamtu ing jagad iki uga dadi motivasi kanggo ndhukung petani liwat inisiatif.

Kahanan agri1.ai Saiki: Ngilangi Gap Antarane Manungsa lan AI

Ing inti saka inisiatif kita, agri1.ai dadi platform dinamis, nyepetake jurang antarane manungsa ing tetanèn lan donya piranti lunak lan algoritma AI. Tujuan utama kita yaiku kanggo nggampangake interaksi sing lancar ing antarane rong entitas kasebut, ngembangake hubungan simbiosis sing ningkatake efisiensi lan kelestarian praktik pertanian.

Saiki, a gri1.ai beroperasi kanthi dhasar OpenAI's GPT, Model Basa Gedhe (LLM) sing canggih. Kita wis adaptasi sebagian, nyetel model iki supaya luwih ngerti lan ngasilake teks sing fokus ing pertanian, nambah relevansi lan utilitas kanggo pangguna. Salajengipun, kita sapérangan nggabungake data embeddings, nggabungake data umum lan internal, kanggo nambah pemahaman kontekstual model babagan domain pertanian.

Ing alam AI, kesederhanaan asring dadi kunci sukses. Mbangun lan nyebarake aplikasi AI bisa dadi proses sing rumit, lan njaga rasa kesederhanaan ing operasi kita ngidini kita fokus kanggo ngirim layanan sing apik lan ramah pangguna. Kanthi mbangun LLM sing wis ana, sing dadi tuan rumah, kita bisa nggunakake kekuwatan AI sing canggih nalika njaga sistem sing efisien lan efisien.

Salah sawijining pondasi operasi kita yaiku tata kelola data. Kita ngerteni pentinge pentinge ngatur kasedhiyan, kegunaan, integritas, lan keamanan data pangguna. Pendekatan komprehensif kanggo tata kelola data iki ora mung njamin linuwih lan migunani informasi sing diwenehake dening agri1.ai nanging uga ngatasi masalah utama kayata kepatuhan peraturan, privasi, kualitas, lan keamanan. Kita ngerti manawa agribisnis duwe keprihatinan sing bener babagan bocor data lan potensial kanggo LLM dilatih babagan data internal, kompromi kedaulatan data. Kita pengin njamin para pangguna yen kita nindakake masalah kasebut kanthi serius lan aktif nggarap strategi kanggo ngatasi masalah kasebut.

Nalika kita terus nyaring lan nambah agri1.ai, kita uga njelajah kemungkinan nggawe LLM anyar kanthi latihan maneh, utawa nyetel LLM sing wis ana. Pendekatan iki bisa ngidini kita nggawe model pertanian sing luwih khusus lan efektif.

Masa Depan agri1.ai: Model Basa Gedhe Khusus Domain kanggo Pertanian

Nalika kita bangga karo apa sing wis digayuh karo agri1.ai nganti saiki, kita ora mandheg ing kono. Kita uga njelajah kemungkinan nggawe LLM khusus domain kanggo pertanian. Model iki, sing diarani agriLLM (judhul kerja), bakal dilatih babagan akeh data teks sing gegandhengan karo tetanèn, dadi ahli ing basa lan nuansa industri pertanian.

Nggawe agriLLM bakal dadi proses sing rumit, kalebu pengumpulan data, reresik lan preprocessing data, pilihan model, latihan model, fine-tuning, evaluasi lan testing, lan penyebaran. Kita uga ngrencanakake melu ahli ing macem-macem bidang pertanian kanggo mbantu nggawe set data latihan sing rinci lan nyetel model kasebut.

Pangumpulan data: Langkah pisanan kanggo mbangun LLM khusus domain kanggo pertanian kalebu ngumpulake akeh data sing cocog karo lapangan. Iki bisa kalebu artikel ilmiah, makalah riset, pandhuan tani, laporan cuaca, data asil panen, lan liya-liyane. Data kasebut kudu nyakup macem-macem topik ing babagan pertanian kanggo mesthekake model kasebut lengkap lan ngerti babagan kabeh aspek lapangan. Piranti kaya scraping web bisa digunakake kanggo ngotomatisasi proses pengumpulan data saka macem-macem sumber online.
Preprocessing Data: Sawise dhata wis dikumpulake, perlu diolah sadurunge kanggo nyiapake kanggo latihan LLM. Iki kalebu ngresiki data (mbusak duplikat, mbenakake nilai sing ilang utawa salah), normalisasi (ngowahi kabeh teks dadi huruf cilik, mbusak tanda baca, lan mungkasi tembung), lan tokenisasi (ngrusak teks dadi tembung utawa frasa individu kanggo nggawe kosakata kanggo model basa).
Pamilihan lan Konfigurasi Model: Langkah sabanjure kanggo milih arsitektur model cocok kanggo LLM. Model basis trafo kaya GPT-3 lan BERT minangka pilihan populer amarga kemampuane kanggo nangani urutan teks sing dawa lan ngasilake output sing berkualitas. Konfigurasi model, kalebu jumlah lapisan, kepala perhatian, fungsi mundhut, lan hiperparameter, kudu ditemtokake ing tahap iki.
Model Training: Model kasebut banjur dilatih ing data sing wis diproses. Iki kalebu nyedhiyakake model kanthi urutan tembung lan latihan kanggo prédhiksi tembung sabanjure ing urutan kasebut. Model nyetel bobote adhedhasar prabédan antarane prediksi lan tembung sabanjure. Proses iki diulang jutaan kaping nganti model tekan tingkat kinerja sing marem.
Evaluasi lan Fine-tuning: Sawise latihan awal, model dievaluasi ing dataset test sing kapisah. Adhedhasar asil evaluasi, model bisa uga mbutuhake sawetara fine-tuning. Iki bisa uga kalebu nyetel hyperparameter, ngganti arsitektur, utawa latihan data tambahan kanggo nambah kinerja.
Fine-tuning Khusus Domain: Kanggo nggawe LLM tartamtu kanggo tetanèn, iku fine-tune ing data domain-spesifik diklumpukake ing langkah pisanan. Iki mbantu model kanggo mangerteni terminologi, konteks, lan nuansa unik saka domain tetanèn.
Integrasi karo agri1.ai: Sawise LLM khusus domain wis siyap, digabungake karo sistem agri1.ai. Iki kalebu nyiyapake API lan antarmuka sing dibutuhake supaya agri1.ai bisa nggunakake kemampuan LLM anyar.
Testing Pangguna lan Umpan Balik: Sistem agri1.ai sing dianyari banjur dites dening pangguna pungkasan. Umpan balik kasebut diklumpukake lan digunakake kanggo ngenali masalah utawa wilayah sing kudu didandani.
dandan terus-terusan: Adhedhasar umpan balik pangguna, LLM terus dianyari lan ditingkatake. Iki bisa uga kalebu fine-tuning, nambah data liyane menyang set latihan, utawa tweaking arsitektur model.
Ngawasi lan Maintenance: Pungkasan, kinerja LLM terus dipantau kanggo mesthekake nyedhiyakake output sing akurat lan migunani. Pangopènan reguler uga ditindakake supaya sistem tetep lancar.

Mbangun LLM khusus domain kanggo pertanian minangka tugas sing rumit nanging bisa ditindakake. Iki kalebu sawetara langkah saka pengumpulan data nganti perbaikan terus-terusan. Kanthi ngetutake proses iki, kita ngarahake ngembangake LLM sing bisa nyedhiyakake informasi sing akurat, relevan, lan migunani kanggo pangguna ing industri pertanian.

Pendekatan lan Model Open Source

Kita tetep ngati-ati babagan perkembangan ing komunitas AI sing luwih akeh. Salah sawijining sumber sing ditemokake utamane migunani yaiku Papan peringkat LMSYS, sing menehi peringkat macem-macem LLM adhedhasar kinerja. Sawetara model ing leaderboard iki, kayata OpenAI's GPT-4 lan Anthropic's Claude-v1, bisa uga digunakake minangka dhasar kanggo agriLLM.

Nanging, kita uga ngerti kesenjangan antarane model proprietary lan open-source. Nalika model kepemilikan kaya GPT-4 saiki mimpin paket kasebut, kita optimis babagan potensial model open-source kanggo nggayuh. Salah sawijining model open-source yaiku MosaicML, sing nyedhiyakake platform sing fleksibel lan modular kanggo model pembelajaran mesin, lan bisa uga digunakake kanggo nglatih LLM kita dhewe.

MozaikML nawakake macem-macem fitur sing bisa migunani kanggo pangembangan agriLLM. Iki ngidini kanggo latihan model multi-milyar-parameter sajrone jam, dudu dina, lan nawakake skala sing efisien ing skala gedhe. Iki uga nyedhiyakake peningkatan kinerja otomatis, ngidini pangguna tetep ing efisiensi efisiensi. Platform MosaicML ndhukung latihan model basa gedhe ing skala kanthi printah siji, lan nyedhiyakake resumption otomatis saka gagal simpul lan lonjakan mundhut, sing bisa migunani banget kanggo wektu latihan sing dawa sing ana gandhengane karo model gedhe kaya agriLLM.

LLM sing ana ing Pertanian

Ing riset kita, kita wis nemokake model tartamtu kanggo tetanèn, jenenge AgricultureBERT, model basa basis BERT sing wis luwih dilatih saka checkpoint SciBERT. Model iki dilatih ing dataset imbang karya ilmiah lan umum ing domain tetanèn, nyakup kawruh saka macem-macem wilayah riset tetanèn lan kawruh praktis.

Korpus sing digunakake kanggo nglatih AgricultureBERT ngemot 1,2 yuta paragraf saka Perpustakaan Pertanian Nasional (NAL) saka Pamrentah AS lan 5,3 yuta paragraf saka buku lan literatur umum saka Domain Pertanian. Modhel kasebut dilatih nggunakake pendekatan self-supervised learning of Masked Language Modeling (MLM), kang kalebu masking 15% saka tembung-tembung ing ukara input banjur model prédhiksi tembung topeng. Pendekatan iki ngidini model sinau perwakilan bidirectional saka ukara, sing beda karo jaringan saraf ambalan tradisional (RNNs) sing biasane ndeleng tembung siji-sijine, utawa saka model autoregressive kaya GPT sing sacara internal nutupi token mangsa.

Model sing wis ana iki bisa menehi wawasan sing migunani lan dadi titik wiwitan sing migunani, tujuan utama kita ing agri1.ai yaiku ngembangake LLM khusus domain kanggo pertanian. Kita yakin manawa kanthi nindakake iki, kita bisa nggawe model sing luwih cocog karo kabutuhan industri pertanian lan bisa menehi informasi sing luwih akurat lan relevan kanggo pangguna.

Tetep Agile: Perjalanan Terus

Ing bidang AI sing berkembang kanthi cepet, sinau lan adaptasi sing terus-terusan minangka kunci. Perjalanan iki minangka pengalaman sinau sing jero, utamane kanggo aku, Max.

Ngerteni cara unik pangguna sesambungan karo AI ing konteks pertanian wis dadi pencerahan lan instruktif. Saben pitakon sing ditampa saka petani ing saindenging jagad menehi wawasan sing ora ana regane babagan tantangan nyata sing bisa ditindakake dening agri1.ai. Pendekatan kita iku iteratif - kita mirsani interaksi pangguna, melu dialog karo pangguna, ngembangake solusi, ngirim, banjur evaluasi maneh.

Siklus iki ngidini kita terus-terusan nyaring lan nambah produk, supaya tetep relevan lan migunani kanggo pangguna. Kita bungah babagan potensial antarmuka panganggo (UI) lan pengalaman pangguna (UX) tambahan kanggo luwih ningkatake kegunaan agri1.ai . Laju pangembangan ing adegan AI pancen narik ati, kanthi model lan teknologi anyar sing muncul kanthi rutin. Kita setya supaya tetep mengikuti perkembangan kasebut, njelajah kepiye carane bisa digunakake kanggo ningkatake agri1.ai lan luwih apik nglayani para petani lan agribisnis ing saindenging jagad.

Aku ngerti yen iki mung wiwitan. Lelampahan agri1.ai minangka proses sing terus-terusan, lan aku duwe komitmen kanggo terus sinau, adaptasi, lan nambah. Aku bungah babagan potensial AI kanggo ngowahi tetanèn, lan aku ngucapke matur nuwun kanggo kesempatan kanggo dadi bagéan saka lelampahan iki. Matur nuwun kanggo gabung kita ing ngulandara iki.