agri1.ai: LLM-കളിലേക്കുള്ള ഒരു ദ്വിമുഖ സമീപനം, കൃഷിയിൽ chatGPT - ഫ്രണ്ടെൻഡ് & എംബെഡിംഗ്, കൃഷിക്കുള്ള ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട വലിയ ഭാഷാ മാതൃക

കാർഷിക മേഖലയിലെ ക്ലോഡ്, ലാമ, ചാറ്റ്ജിപിടി തുടങ്ങിയ LLMS ലോകത്തേക്ക് സ്വാഗതം, കാർഷിക വ്യവസായത്തിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ (AI) സാധ്യതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഒരു സംരംഭമായ agri1.ai ലേക്ക് സ്വാഗതം. ആഗോള ജനസംഖ്യ വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ, കാര്യക്ഷമവും സുസ്ഥിരവുമായ കൃഷിരീതികൾക്കായുള്ള ആവശ്യം എന്നത്തേക്കാളും ശക്തമായി. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനുമുള്ള കഴിവുള്ള AI, ഈ ആവശ്യം നിറവേറ്റുന്നതിൽ ഒരു ഗെയിം ചേഞ്ചർ ആയിരിക്കാം.

ആമുഖം
agri1.ai യുടെ നിലവിലെ അവസ്ഥ
agri1.ai, കൃഷിക്കുള്ള ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട വലിയ ഭാഷാ മാതൃക എന്നിവയുടെ ഭാവി
LLM ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സമീപനങ്ങളും മോഡലുകളും
കൃഷിയിൽ നിലവിലുള്ള LLM-കൾ

ആമുഖം

കൂടെ agri1.AI, കൃഷിക്ക് AI യുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഞങ്ങൾ രണ്ട് വശങ്ങളുള്ള സമീപനമാണ് സ്വീകരിക്കുന്നത്. ഒരു വശത്ത്, നിലവിലുള്ള ഒരു ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ (LLM) ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഫ്രണ്ട്‌എൻഡ് ഇന്റർഫേസ് ഞങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, അത് നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നു, അത് ഉൾച്ചേർക്കുന്നു, പൊതുവും ആന്തരികവുമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സാന്ദർഭികമാക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, കൃഷിക്കായി ഞങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട LLM സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യത ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയാണ്.

അതിവേഗം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന പരിതസ്ഥിതികളിൽ, കാലാവസ്ഥയുടെയും വിപണിയുടെയും കാര്യത്തിൽ, agri1.ai എന്ന ആശയം കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. വലിയ കാർഷിക-പ്രേരിത സമൂഹങ്ങൾക്കും ആഫ്രിക്കൻ ഭൂഖണ്ഡം പോലുള്ള പ്രദേശങ്ങൾക്കും ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും സത്യമാണ്, അവിടെ അറിവിന്റെ അഭാവം കാർഷികരംഗത്ത് കാര്യമായ വെല്ലുവിളികൾക്ക് കാരണമാകും. ഈ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുക, അതിവേഗം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന കാലാവസ്ഥാ സാഹചര്യങ്ങളോടുള്ള ചെറുകിട കർഷകർക്ക് അവരുടെ പോരാട്ടത്തിൽ പിന്തുണ നൽകുക, കാലാവസ്ഥയും മണ്ണിന്റെ അവസ്ഥയും അനുസരിച്ച് പുതിയ കാർഷിക സംസ്‌കാരങ്ങൾക്കായി മികച്ച കൺസൾട്ടേഷൻ നൽകുക എന്നിവയാണ് agri1.ai-യുടെ ദൗത്യങ്ങളിലൊന്ന്. ലോകത്തിന്റെ ചില ഭാഗങ്ങളിൽ വിദ്യാഭ്യാസത്തിന്റെ അഭാവവും ഞങ്ങളുടെ സംരംഭത്തിലൂടെ കർഷകരെ പിന്തുണയ്ക്കാനുള്ള പ്രചോദനമാണ്.

agri1.ai യുടെ നിലവിലെ അവസ്ഥ: മനുഷ്യരും AI യും തമ്മിലുള്ള വിടവ്

ഞങ്ങളുടെ സംരംഭത്തിന്റെ ഹൃദയഭാഗത്ത്, agri1.ai ഒരു ചലനാത്മക പ്ലാറ്റ്‌ഫോമായി വർത്തിക്കുന്നു, കാർഷിക മേഖലയിലും AI സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ, അൽഗോരിതം എന്നിവയുടെ ലോകത്തിലും മനുഷ്യർ തമ്മിലുള്ള വിടവ് നികത്തുന്നു. കാർഷിക രീതികളുടെ കാര്യക്ഷമതയും സുസ്ഥിരതയും വർധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സഹജീവി ബന്ധം വളർത്തിയെടുക്കുകയും, ഈ രണ്ട് സ്ഥാപനങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള തടസ്സമില്ലാത്ത ഇടപെടൽ സുഗമമാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം.

നിലവിൽ, എgri1.ai അത്യാധുനിക ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ (LLM) ആയ OpenAI-യുടെ GPT യുടെ അടിത്തറയിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അതിന്റെ പ്രസക്തിയും പ്രയോജനവും വർധിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, കാർഷിക കേന്ദ്രീകൃത വാചകം നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഞങ്ങൾ ഈ മാതൃക ഭാഗികമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും മികച്ചതാക്കുകയും ചെയ്തു. കൂടാതെ, കാർഷിക മേഖലയെക്കുറിച്ചുള്ള മോഡലിന്റെ സാന്ദർഭിക ധാരണ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ പൊതുവായതും ആന്തരികവുമായ ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിച്ച് ഡാറ്റ ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ ഭാഗികമായി ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.

AI യുടെ മേഖലയിൽ, ലാളിത്യമാണ് പലപ്പോഴും വിജയത്തിന്റെ താക്കോൽ. AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതും വിന്യസിക്കുന്നതും ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയയാണ്, ഞങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ലാളിത്യം നിലനിർത്തുന്നത് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദവുമായ സേവനം നൽകുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ളതും ഹോസ്റ്റുചെയ്തതുമായ ഒരു LLM-നെ കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിലൂടെ, കാര്യക്ഷമവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഒരു സിസ്റ്റം നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് വിപുലമായ AI-യുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങൾക്ക് കഴിയും.

ഞങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ മൂലക്കല്ലുകളിലൊന്ന് ഡാറ്റാ ഗവേണൻസാണ്. ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഡാറ്റയുടെ ലഭ്യത, ഉപയോഗക്ഷമത, സമഗ്രത, സുരക്ഷ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ നിർണായക പ്രാധാന്യം ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു. ഡാറ്റാ ഭരണത്തിനായുള്ള ഈ സമഗ്രമായ സമീപനം agri1.ai നൽകുന്ന വിവരങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യതയും ഉപയോഗവും ഉറപ്പാക്കുക മാത്രമല്ല, നിയന്ത്രണ വിധേയത്വം, സ്വകാര്യത, ഗുണനിലവാരം, സുരക്ഷ എന്നിവ പോലുള്ള പ്രധാന ആശങ്കകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. അഗ്രിബിസിനസ്സുകൾക്ക് ഡാറ്റ ചോർച്ചയെക്കുറിച്ചും ഡാറ്റ പരമാധികാരത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ആന്തരിക ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് LLM-കൾക്ക് പരിശീലനം നൽകാനുള്ള സാധ്യതയെക്കുറിച്ചും സാധുവായ ആശങ്കകളുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഈ ആശങ്കകൾ ഞങ്ങൾ വളരെ ഗൗരവമായി കാണുന്നുവെന്നും ഈ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനുള്ള തന്ത്രങ്ങളിൽ സജീവമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്നും ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഉറപ്പ് നൽകാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.

ഞങ്ങൾ agri1.ai ശുദ്ധീകരിക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നത് തുടരുമ്പോൾ, നിലവിലുള്ള LLM വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്തോ ഒരു പുതിയ LLM സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതയും ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയാണ്. കൃഷിക്ക് കൂടുതൽ സവിശേഷവും ഫലപ്രദവുമായ ഒരു മാതൃക സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ സമീപനം നമ്മെ അനുവദിക്കും.

agri1.ai യുടെ ഭാവി: കൃഷിക്കുള്ള ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട വലിയ ഭാഷാ മാതൃക

agri1.ai ഉപയോഗിച്ച് ഇതുവരെ നേടിയതിൽ ഞങ്ങൾ അഭിമാനിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഞങ്ങൾ അവിടെ നിർത്തുന്നില്ല. കൃഷിക്കായി ഞങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട LLM സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതയും ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയാണ്. ഞങ്ങൾ agriLLM (വർക്കിംഗ് ടൈറ്റിൽ) എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഈ മോഡൽ, കാർഷിക മേഖലയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടും, ഇത് കാർഷിക വ്യവസായത്തിന്റെ ഭാഷയിലും സൂക്ഷ്മതയിലും വിദഗ്ദ്ധമാക്കും.

ഡാറ്റാ ശേഖരണം, ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, പ്രീപ്രോസസിംഗ്, മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, മോഡൽ പരിശീലനം, ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്, മൂല്യനിർണ്ണയവും പരിശോധനയും, വിന്യാസവും ഉൾപ്പെടുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയയാണ് agriLLM സൃഷ്ടിക്കുന്നത്. വിശദമായ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും മാതൃകയെ മികച്ചതാക്കുന്നതിനും ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന് കൃഷിയുടെ വിവിധ മേഖലകളിലെ വിദഗ്ധരെ ഉൾപ്പെടുത്താനും ഞങ്ങൾ പദ്ധതിയിടുന്നു.

1. ഡാറ്റ ശേഖരണം: കൃഷിക്കായി ഒരു ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട LLM നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യപടി, ഈ മേഖലയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇതിൽ ശാസ്‌ത്രീയ ലേഖനങ്ങൾ, ഗവേഷണ പ്രബന്ധങ്ങൾ, കൃഷി ഗൈഡുകൾ, കാലാവസ്ഥാ റിപ്പോർട്ടുകൾ, വിള വിളകളുടെ ഡാറ്റ എന്നിവയും മറ്റും ഉൾപ്പെടാം. കാർഷിക മേഖലയുടെ എല്ലാ മേഖലകളിലും മാതൃക നന്നായി വൃത്താകൃതിയിലുള്ളതും അറിവുള്ളതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, ഡാറ്റ കാർഷിക മേഖലയിലെ വിവിധ വിഷയങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളണം. വിവിധ ഓൺലൈൻ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരണ പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം.
2. ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗ്: ഡാറ്റ ശേഖരിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, LLM-നെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് അത് തയ്യാറാക്കാൻ അത് മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഇതിൽ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കൽ (ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക, നഷ്‌ടമായതോ തെറ്റായതോ ആയ മൂല്യങ്ങൾ ശരിയാക്കുക), നോർമലൈസേഷൻ (എല്ലാ ടെക്‌സ്‌റ്റും ചെറിയക്ഷരത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക, വിരാമചിഹ്നങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുക, വാക്കുകൾ നിർത്തുക), ടോക്കണൈസേഷൻ (ടെക്‌സ്‌റ്റ് വ്യക്തിഗത പദങ്ങളിലോ ശൈലികളിലോ വിഭജിച്ച് പദാവലി സൃഷ്‌ടിക്കുക. ഭാഷാ മാതൃക).
3. മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കലും കോൺഫിഗറേഷനും: അടുത്ത ഘട്ടം LLM-ന് അനുയോജ്യമായ ഒരു മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചർ തിരഞ്ഞെടുക്കുക എന്നതാണ്. GPT-3, BERT പോലുള്ള ട്രാൻസ്‌ഫോർമർ അധിഷ്‌ഠിത മോഡലുകൾ, ടെക്‌സ്‌റ്റിന്റെ ദൈർഘ്യമേറിയ സീക്വൻസുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കാനുമുള്ള കഴിവ് കാരണം ജനപ്രിയമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളാണ്. ലെയറുകളുടെ എണ്ണം, അറ്റൻഷൻ ഹെഡ്‌സ്, ലോസ് ഫംഗ്‌ഷൻ, ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള മോഡൽ കോൺഫിഗറേഷൻ ഈ ഘട്ടത്തിൽ വ്യക്തമാക്കേണ്ടതുണ്ട്.
4. മാതൃകാ പരിശീലനം: അപ്പോൾ മോഡൽ മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. പദങ്ങളുടെ ക്രമങ്ങളോടെ മാതൃക അവതരിപ്പിക്കുന്നതും ക്രമത്തിൽ അടുത്ത വാക്ക് പ്രവചിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. മോഡൽ അതിന്റെ പ്രവചനവും യഥാർത്ഥ അടുത്ത വാക്കും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അതിന്റെ ഭാരം ക്രമീകരിക്കുന്നു. മോഡൽ ഒരു തൃപ്തികരമായ പ്രകടനത്തിൽ എത്തുന്നതുവരെ ഈ പ്രക്രിയ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് തവണ ആവർത്തിക്കുന്നു.
5. വിലയിരുത്തലും ഫൈൻ ട്യൂണിംഗും: പ്രാരംഭ പരിശീലനത്തിന് ശേഷം, മോഡൽ ഒരു പ്രത്യേക ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ വിലയിരുത്തുന്നു. മൂല്യനിർണ്ണയ ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, മോഡലിന് ചില സൂക്ഷ്മമായ ട്യൂണിംഗ് ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. ഇതിൽ അതിന്റെ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുകയോ, ആർക്കിടെക്ചർ മാറ്റുകയോ, അല്ലെങ്കിൽ അതിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് അധിക ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം നൽകുകയോ ചെയ്യാം.
6. ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്: LLM കൃഷിക്ക് പ്രത്യേകം ആക്കുന്നതിന്, ആദ്യ ഘട്ടത്തിൽ ശേഖരിച്ച ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്‌ട ഡാറ്റയിൽ ഇത് നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു. കാർഷിക മേഖലയുടെ തനതായ പദാവലി, സന്ദർഭം, സൂക്ഷ്മതകൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് മോഡലിനെ സഹായിക്കുന്നു.
7. agri1.ai യുമായുള്ള സംയോജനം: ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട LLM തയ്യാറായിക്കഴിഞ്ഞാൽ, അത് agri1.ai സിസ്റ്റവുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. പുതിയ LLM-ന്റെ കഴിവുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ agri1.ai-യെ അനുവദിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ API-കളും ഇന്റർഫേസുകളും സജ്ജീകരിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
8. ഉപയോക്തൃ പരിശോധനയും ഫീഡ്‌ബാക്കും: അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത agri1.ai സിസ്റ്റം പിന്നീട് അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾ പരീക്ഷിക്കുന്നു. അവരുടെ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ശേഖരിക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള എന്തെങ്കിലും പ്രശ്‌നങ്ങളോ മേഖലകളോ തിരിച്ചറിയാൻ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
9. തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ: ഉപയോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കി, LLM തുടർച്ചയായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതിൽ കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ ട്യൂണിംഗ്, പരിശീലന സെറ്റിലേക്ക് കൂടുതൽ ഡാറ്റ ചേർക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചർ ട്വീക്ക് ചെയ്യൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.
10. നിരീക്ഷണവും പരിപാലനവും: അവസാനമായി, കൃത്യവും ഉപയോഗപ്രദവുമായ ഔട്ട്പുട്ട് നൽകുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ LLM-ന്റെ പ്രകടനം തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുന്നു. സിസ്റ്റം സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് പതിവ് അറ്റകുറ്റപ്പണികളും നടത്തുന്നു.

കൃഷിക്കായി ഒരു ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട LLM നിർമ്മിക്കുക എന്നത് സങ്കീർണ്ണവും എന്നാൽ കൈവരിക്കാവുന്നതുമായ ഒരു കടമയാണ്. ഡാറ്റ ശേഖരണം മുതൽ തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ വരെയുള്ള ഘട്ടങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പര ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രക്രിയ പിന്തുടരുന്നതിലൂടെ, കാർഷിക വ്യവസായത്തിലെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കൃത്യവും പ്രസക്തവും ഉപയോഗപ്രദവുമായ വിവരങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയുന്ന ഒരു LLM വികസിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സമീപനങ്ങളും മോഡലുകളും

വിശാലമായ AI കമ്മ്യൂണിറ്റിയിലെ സംഭവവികാസങ്ങൾ ഞങ്ങൾ സൂക്ഷ്മമായി നിരീക്ഷിക്കുകയാണ്. ഞങ്ങൾ പ്രത്യേകിച്ച് ഉപയോഗപ്രദമെന്ന് കണ്ടെത്തിയ ഒരു ഉറവിടം ഇതാണ് LMSYS ലീഡർബോർഡ്, വിവിധ LLM-കളെ അവരുടെ പ്രകടനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി റാങ്ക് ചെയ്യുന്നു. ഈ ലീഡർബോർഡിലെ ഓപ്പൺഎഐയുടെ ജിപിടി-4, ആന്ത്രോപിക്കിന്റെ ക്ലോഡ്-വി1 എന്നിവ പോലെയുള്ള ചില മോഡലുകൾ agriLLM-ന്റെ അടിത്തറയായി ഉപയോഗിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

എന്നിരുന്നാലും, പ്രൊപ്രൈറ്ററി, ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകൾ തമ്മിലുള്ള അന്തരത്തെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾക്കറിയാം. GPT-4 പോലെയുള്ള കുത്തക മോഡലുകൾ നിലവിൽ പാക്കിനെ നയിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് മോഡലുകളുടെ സാധ്യതയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ശുഭാപ്തി വിശ്വാസികളാണ്. അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മോഡലാണ് MosaicML, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് വഴക്കമുള്ളതും മോഡുലാർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം നൽകുന്നു, മാത്രമല്ല ഇത് നമ്മുടെ സ്വന്തം LLM-നെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാനും സാധ്യതയുണ്ട്.

മൊസൈക്എംഎൽ agriLLM-ന്റെ വികസനത്തിന് ഗുണകരമായേക്കാവുന്ന ഫീച്ചറുകളുടെ ഒരു ശ്രേണി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. മൾട്ടി-ബില്യൺ-പാരാമീറ്റർ മോഡലുകളെ മണിക്കൂറുകൾക്കുള്ളിൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു, ദിവസങ്ങളല്ല, വലിയ സ്കെയിലുകളിൽ കാര്യക്ഷമമായ സ്കെയിലിംഗ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഇത് യാന്ത്രിക പ്രകടന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളും നൽകുന്നു, കാര്യക്ഷമതയുടെ രക്തസ്രാവത്തിന്റെ വക്കിൽ തുടരാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു. MosaicML-ന്റെ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഒറ്റ കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളെ സ്കെയിലിൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനെ പിന്തുണയ്‌ക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇത് നോഡ് പരാജയങ്ങളിൽ നിന്നും ലോസ് സ്പൈക്കുകളിൽ നിന്നും സ്വയമേവ പുനരാരംഭിക്കുന്നു, ഇത് agriLLM പോലുള്ള വലിയ മോഡലുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നീണ്ട പരിശീലന സമയങ്ങളിൽ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാകും.

കൃഷിയിൽ നിലവിലുള്ള LLM-കൾ

ഞങ്ങളുടെ ഗവേഷണത്തിൽ, അഗ്രികൾച്ചർബെർട്ട് എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്ന ഒരു പ്രത്യേക കാർഷിക മാതൃക ഞങ്ങൾ കണ്ടു, ഇത് SciBERT-ന്റെ ചെക്ക്‌പോസ്റ്റിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച BERT അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഭാഷാ മാതൃകയാണ്. കാർഷിക ഗവേഷണത്തിന്റെ വിവിധ മേഖലകളിൽ നിന്നുള്ള അറിവും പ്രായോഗിക പരിജ്ഞാനവും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന, കാർഷിക മേഖലയിലെ ശാസ്ത്രീയവും പൊതുവായതുമായ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ സമതുലിതമായ ഡാറ്റാസെറ്റിലാണ് ഈ മാതൃക പരിശീലിപ്പിച്ചത്.

അഗ്രികൾച്ചർബെർട്ടിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന കോർപ്പസിൽ യുഎസ് ഗവൺമെന്റിന്റെ നാഷണൽ അഗ്രികൾച്ചറൽ ലൈബ്രറിയിൽ (എൻഎഎൽ) നിന്നുള്ള 1.2 ദശലക്ഷം ഖണ്ഡികകളും അഗ്രികൾച്ചർ ഡൊമെയ്‌നിൽ നിന്നുള്ള പുസ്തകങ്ങളിൽ നിന്നും പൊതു സാഹിത്യങ്ങളിൽ നിന്നുമുള്ള 5.3 ദശലക്ഷം ഖണ്ഡികകളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് വാക്യത്തിലെ 15% പദങ്ങൾ മറയ്ക്കുകയും തുടർന്ന് മോഡൽ മുഖാവരണം ചെയ്ത വാക്കുകൾ പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന മാസ്‌ക്ഡ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലിംഗിന്റെ (MLM) സ്വയം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠന രീതി ഉപയോഗിച്ചാണ് മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചത്. ഈ സമീപനം വാക്യത്തിന്റെ ദ്വിദിശ പ്രാതിനിധ്യം പഠിക്കാൻ മോഡലിനെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് സാധാരണയായി വാക്കുകൾ ഒന്നിന് പുറകെ ഒന്നായി കാണുന്ന പരമ്പരാഗത ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ നിന്ന് (RNNs) അല്ലെങ്കിൽ ഭാവി ടോക്കണുകളെ ആന്തരികമായി മറയ്ക്കുന്ന GPT പോലുള്ള ഓട്ടോറിഗ്രസീവ് മോഡലുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്.

നിലവിലുള്ള ഈ മോഡലിന് മൂല്യവത്തായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകാനും ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു തുടക്കമായി വർത്തിക്കാനും കഴിയും, agri1.ai-യിലെ ഞങ്ങളുടെ ആത്യന്തിക ലക്ഷ്യം കൃഷിക്കായി ഞങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട LLM വികസിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, കാർഷിക വ്യവസായത്തിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമായ ഒരു മാതൃക സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെന്നും ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കൂടുതൽ കൃത്യവും പ്രസക്തവുമായ വിവരങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു.

കീപ്പ് ഇറ്റ് എജൈൽ: ദി യാത്ര തുടരുന്നു

അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന AI-യുടെ മേഖലയിൽ, തുടർച്ചയായ പഠനവും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും പ്രധാനമാണ്. ഈ യാത്ര അഗാധമായ ഒരു പഠനാനുഭവമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് എനിക്ക് മാക്സ്.

കാർഷിക പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഉപയോക്താക്കൾ AI-യുമായി ഇടപഴകുന്ന സവിശേഷമായ വഴികൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് പ്രബുദ്ധവും പ്രബോധനപരവുമാണ്. ലോകമെമ്പാടുമുള്ള കർഷകരിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കുന്ന ഓരോ അന്വേഷണവും agri1.ai പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുന്ന യഥാർത്ഥ ലോക വെല്ലുവിളികളെക്കുറിച്ചുള്ള വിലമതിക്കാനാവാത്ത ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സമീപനം ആവർത്തനാത്മകമാണ് - ഞങ്ങൾ ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു, ഉപയോക്താക്കളുമായി സംഭാഷണത്തിൽ ഏർപ്പെടുന്നു, പരിഹാരങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു, അവ ഷിപ്പുചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് വീണ്ടും വിലയിരുത്തുന്നു.

ഈ ചക്രം ഞങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം നിരന്തരം പരിഷ്കരിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഞങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പ്രസക്തവും ഉപയോഗപ്രദവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. agri1.ai-യുടെ ഉപയോഗക്ഷമത കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസ് (UI), ഉപയോക്തൃ അനുഭവം (UX) മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളുടെ സാധ്യതകളിൽ ഞങ്ങൾ ആവേശഭരിതരാണ്. പുതിയ മോഡലുകളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും പതിവായി ഉയർന്നുവരുന്ന AI രംഗത്തെ വികസനത്തിന്റെ വേഗത ആശ്വാസകരമാണ്. ഈ സംഭവവികാസങ്ങളിൽ നിന്ന് മാറിനിൽക്കാൻ ഞങ്ങൾ പ്രതിജ്ഞാബദ്ധരാണ്, agri1.ai മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ലോകമെമ്പാടുമുള്ള കർഷകർക്കും കാർഷിക ബിസിനസ്സിനും മികച്ച സേവനം നൽകുന്നതിനും അവയെ എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താമെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.

ഇതൊരു തുടക്കം മാത്രമാണെന്ന് ഞാൻ തിരിച്ചറിയുന്നു. agri1.ai-യുടെ യാത്ര ഒരു തുടർച്ചയായ പ്രക്രിയയാണ്, പഠിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഞാൻ പ്രതിജ്ഞാബദ്ധനാണ്. കൃഷിയെ പരിവർത്തനം ചെയ്യാനുള്ള AI-യുടെ സാധ്യതയെക്കുറിച്ച് ഞാൻ ആവേശഭരിതനാണ്, ഈ യാത്രയുടെ ഭാഗമാകാനുള്ള അവസരത്തിന് ഞാൻ നന്ദിയുള്ളവനാണ്. ഈ സാഹസികതയിൽ ഞങ്ങളോടൊപ്പം ചേർന്നതിന് നന്ദി.