agri1.ai: LLM साठी द्वि-बाजूचा दृष्टीकोन, कृषीमध्ये चॅटजीपीटी – फ्रंटएंड आणि एम्बेडिंग आणि डोमेन-विशिष्ट मोठ्या भाषेचे कृषी मॉडेल

LLMS च्या जगात स्वागत आहे जसे की क्लॉड, लामा आणि chatGPT in agriculture, agri1.ai मध्ये आपले स्वागत आहे, एक उपक्रम ज्याचा उद्देश कृषी उद्योगातील कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) च्या संभाव्यतेचा शोध घेण्याचा आहे. जागतिक लोकसंख्या वाढत असताना, कार्यक्षम आणि शाश्वत शेती पद्धतींची मागणी पूर्वीपेक्षा अधिक दबावपूर्ण आहे. AI, मोठ्या प्रमाणावर डेटाचे विश्लेषण करण्याच्या आणि अचूक अंदाज बांधण्याच्या क्षमतेसह, ही मागणी पूर्ण करण्यात गेम-चेंजर ठरू शकते.

परिचय
कृषीची सद्यस्थिती 1.ai
agri1.ai चे भविष्य आणि शेतीसाठी डोमेन-विशिष्ट मोठ्या भाषेचे मॉडेल
LLM मुक्त स्रोत दृष्टीकोन आणि मॉडेल
कृषी क्षेत्रातील विद्यमान एलएलएम

परिचय

सह agri1.ai, आम्ही शेतीसाठी AI ची शक्ती वापरण्यासाठी द्विपक्षीय दृष्टीकोन घेत आहोत. एकीकडे, आम्ही एक फ्रंटएंड इंटरफेस विकसित करत आहोत जो विद्यमान लार्ज लँग्वेज मॉडेल (LLM) वापरतो, तो फाइन-ट्यूनिंग करतो, एम्बेड करतो आणि सार्वजनिक आणि अंतर्गत डेटासह संदर्भित करतो. दुसरीकडे, आम्ही शेतीसाठी आमचे स्वतःचे डोमेन-विशिष्ट LLM तयार करण्याची शक्यता शोधत आहोत.

झपाट्याने बदलणाऱ्या वातावरणात, हवामान आणि बाजारपेठ या दोन्ही दृष्टीने, agri1.ai ची संकल्पना अधिक महत्त्वाची होत आहे. हे विशेषतः मोठ्या कृषी-चालित समाज आणि आफ्रिकन खंडासारख्या प्रदेशांसाठी खरे आहे, जेथे ज्ञानाच्या अभावामुळे कृषी क्षेत्रात महत्त्वपूर्ण आव्हाने निर्माण होऊ शकतात. agri1.ai चे एक उद्दिष्ट या समस्यांचे निराकरण करणे, जलद बदलत्या हवामान परिस्थितीशी लढा देण्यासाठी लहान शेतकर्‍यांना पाठिंबा देणे आणि हवामान आणि मातीच्या परिस्थितीनुसार नवीन कृषी संस्कृतींसाठी चांगला सल्ला देणे हे आहे. जगाच्या काही भागांमध्ये शिक्षणाचा अभाव देखील आम्हाला आमच्या उपक्रमाद्वारे शेतकर्‍यांना पाठिंबा देण्याची प्रेरणा आहे.

agri1.ai ची सद्यस्थिती: मानव आणि AI मधील अंतर कमी करणे

आमच्या उपक्रमाच्या केंद्रस्थानी, agri1.ai एक डायनॅमिक प्लॅटफॉर्म म्हणून काम करते, जे कृषी आणि AI सॉफ्टवेअर आणि अल्गोरिदमच्या जगात मानवांमधील अंतर कमी करते. आमचे प्राथमिक उद्दिष्ट या दोन संस्थांमधील अखंड संवाद साधणे, कृषी पद्धतींची कार्यक्षमता आणि टिकाऊपणा वाढविणारे सहजीवन संबंध वाढवणे हे आहे.

सध्या, agri1.ai OpenAI च्या GPT च्या पायावर चालते, एक अत्याधुनिक लार्ज लँग्वेज मॉडेल (LLM). आमच्या वापरकर्त्यांसाठी त्याची प्रासंगिकता आणि उपयुक्तता वाढवून, कृषी-केंद्रित मजकूर अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी आणि व्युत्पन्न करण्यासाठी आम्ही हे मॉडेल अंशतः रुपांतरित केले आहे, चांगले केले आहे. शिवाय, आम्ही अंशतः डेटा एम्बेडिंग समाविष्ट केले आहे, सार्वजनिक आणि अंतर्गत दोन्ही डेटा एकत्रित करून, मॉडेलची कृषी डोमेनची संदर्भित समज वाढवण्यासाठी.

AI च्या क्षेत्रात, साधेपणा ही यशाची गुरुकिल्ली असते. एआय ऍप्लिकेशन्स तयार करणे आणि तैनात करणे ही एक जटिल प्रक्रिया असू शकते आणि आमच्या ऑपरेशन्समध्ये साधेपणाची भावना राखणे आम्हाला उच्च-गुणवत्तेची, वापरकर्ता-अनुकूल सेवा देण्यावर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते. विद्यमान, होस्ट केलेल्या LLM वर तयार करून, आम्ही एक सुव्यवस्थित आणि कार्यक्षम प्रणाली राखून प्रगत AI च्या सामर्थ्याचा लाभ घेण्यास सक्षम आहोत.

आमच्या ऑपरेशनचा एक पाया म्हणजे डेटा गव्हर्नन्स. आम्ही आमच्या वापरकर्त्यांच्या डेटाची उपलब्धता, उपयोगिता, अखंडता आणि सुरक्षितता व्यवस्थापित करण्याचे महत्त्वपूर्ण महत्त्व ओळखतो. डेटा गव्हर्नन्सचा हा सर्वसमावेशक दृष्टीकोन केवळ agri1.ai द्वारे प्रदान केलेल्या माहितीची विश्वासार्हता आणि उपयुक्तता सुनिश्चित करत नाही तर नियामक अनुपालन, गोपनीयता, गुणवत्ता आणि सुरक्षितता यासारख्या प्रमुख समस्यांचे निराकरण देखील करते. आम्‍ही समजतो की कृषी व्‍यवसायांना डेटा लीकेज आणि LLM ला अंतर्गत डेटावर प्रशिक्षित करण्‍याची क्षमता, डेटा सार्वभौमत्वाशी तडजोड करण्‍याची वैध चिंता आहे. आम्ही आमच्या वापरकर्त्यांना खात्री देऊ इच्छितो की आम्ही या समस्या अतिशय गांभीर्याने घेतो आणि या समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी धोरणांवर सक्रियपणे कार्य करत आहोत.

आम्ही agri1.ai ला परिष्कृत आणि वर्धित करणे सुरू ठेवत असताना, आम्ही पुन्हा प्रशिक्षित करून किंवा विद्यमान LLM फाईन-ट्यून करून नवीन LLM तयार करण्याची शक्यता देखील शोधत आहोत. हा दृष्टिकोन आम्हाला शेतीसाठी अधिक विशिष्ट आणि प्रभावी मॉडेल तयार करण्यास अनुमती देऊ शकतो.

agri1.ai चे भविष्य: शेतीसाठी डोमेन-विशिष्ट मोठ्या भाषेचे मॉडेल

आम्ही आतापर्यंत agri1.ai द्वारे जे काही साध्य केले त्याचा आम्हाला अभिमान वाटत असला तरी आम्ही तिथेच थांबत नाही. आम्ही शेतीसाठी आमचे स्वतःचे डोमेन-विशिष्ट LLM तयार करण्याची शक्यता देखील शोधत आहोत. हे मॉडेल, ज्याला आम्ही agriLLM (कार्यरत शीर्षक) म्हणत आहोत, ते मोठ्या प्रमाणावर कृषी-संबंधित मजकूर डेटावर प्रशिक्षित केले जाईल, ज्यामुळे ते कृषी उद्योगातील भाषा आणि बारकावे यामध्ये तज्ञ बनतील.

AgriLLM तयार करणे ही एक जटिल प्रक्रिया असेल, ज्यामध्ये डेटा संकलन, डेटा क्लीनिंग आणि प्रीप्रोसेसिंग, मॉडेल निवड, मॉडेल प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग, मूल्यमापन आणि चाचणी आणि उपयोजन यांचा समावेश असेल. तपशिलवार प्रशिक्षण डेटासेट तयार करण्यात आणि मॉडेलला फाईन-ट्यून करण्यात मदत करण्यासाठी आम्ही कृषी क्षेत्रातील विविध क्षेत्रातील तज्ञांना सहभागी करून घेण्याची योजना करत आहोत.

1. माहिती मिळवणे: शेतीसाठी डोमेन-विशिष्ट LLM तयार करण्याच्या पहिल्या पायरीमध्ये क्षेत्राशी संबंधित मोठ्या प्रमाणावर डेटा गोळा करणे समाविष्ट आहे. यामध्ये वैज्ञानिक लेख, शोधनिबंध, शेती मार्गदर्शक, हवामान अहवाल, पीक उत्पादन डेटा आणि बरेच काही समाविष्ट असू शकते. मॉडेल चांगल्या गोलाकार आणि क्षेत्राच्या सर्व पैलूंमध्ये जाणकार असल्याचे सुनिश्चित करण्यासाठी डेटामध्ये कृषी क्षेत्रातील विविध विषयांचा समावेश असावा. वेब स्क्रॅपिंग सारखी साधने विविध ऑनलाइन स्त्रोतांकडून डेटा संकलन प्रक्रिया स्वयंचलित करण्यासाठी वापरली जाऊ शकतात.
2. डेटा प्रीप्रोसेसिंग: एकदा डेटा संकलित केल्यावर, एलएलएम प्रशिक्षणासाठी तयार करण्यासाठी पूर्वप्रक्रिया करणे आवश्यक आहे. यामध्ये डेटा साफ करणे (डुप्लिकेट काढून टाकणे, गहाळ किंवा चुकीची मूल्ये दुरुस्त करणे), सामान्यीकरण (सर्व मजकूर लोअरकेसमध्ये रूपांतरित करणे, विरामचिन्हे काढून टाकणे आणि शब्द थांबवणे) आणि टोकनायझेशन (मजकूर स्वतंत्र शब्द किंवा वाक्यांशांमध्ये मोडणे) यांचा समावेश आहे. भाषा मॉडेल).
3. मॉडेल निवड आणि कॉन्फिगरेशन: पुढील पायरी म्हणजे LLM साठी योग्य मॉडेल आर्किटेक्चर निवडणे. GPT-3 आणि BERT सारखी ट्रान्सफॉर्मर-आधारित मॉडेल्स मजकूराचे दीर्घ अनुक्रम हाताळण्याच्या आणि उच्च-गुणवत्तेचे आउटपुट तयार करण्याच्या क्षमतेमुळे लोकप्रिय पर्याय आहेत. या टप्प्यावर लेयर्सची संख्या, अटेन्शन हेड्स, लॉस फंक्शन आणि हायपरपॅरामीटर्ससह मॉडेल कॉन्फिगरेशन निर्दिष्ट करणे आवश्यक आहे.
4. मॉडेल प्रशिक्षण: नंतर प्रीप्रोसेस्ड डेटावर मॉडेलला प्रशिक्षण दिले जाते. यामध्ये शब्दांच्या अनुक्रमांसह मॉडेल सादर करणे आणि अनुक्रमातील पुढील शब्दाचा अंदाज लावण्याचे प्रशिक्षण देणे समाविष्ट आहे. मॉडेल त्याचे अंदाज आणि वास्तविक पुढील शब्द यांच्यातील फरकावर आधारित त्याचे वजन समायोजित करते. मॉडेल कार्यक्षमतेच्या समाधानकारक पातळीवर पोहोचेपर्यंत ही प्रक्रिया लाखो वेळा पुनरावृत्ती होते.
5. मूल्यांकन आणि फाइन-ट्यूनिंग: सुरुवातीच्या प्रशिक्षणानंतर, मॉडेलचे स्वतंत्र चाचणी डेटासेटवर मूल्यमापन केले जाते. मूल्यमापन परिणामांवर आधारित, मॉडेलला काही फाइन-ट्यूनिंगची आवश्यकता असू शकते. यामध्ये त्याचे हायपरपॅरामीटर समायोजित करणे, आर्किटेक्चर बदलणे किंवा त्याचे कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी अतिरिक्त डेटावर प्रशिक्षण समाविष्ट असू शकते.
6. डोमेन-विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग: एलएलएमला शेतीसाठी विशिष्ट बनवण्यासाठी, पहिल्या चरणात गोळा केलेल्या डोमेन-विशिष्ट डेटावर ते छान केले जाते. हे मॉडेलला कृषी क्षेत्राच्या अद्वितीय शब्दावली, संदर्भ आणि बारकावे समजून घेण्यास मदत करते.
7. agri1.ai सह एकत्रीकरण: डोमेन-विशिष्ट LLM तयार झाल्यावर, ते agri1.ai प्रणालीसह एकत्रित केले जाते. नवीन LLM च्या क्षमतांचा फायदा घेण्यासाठी agri1.ai ला अनुमती देण्यासाठी आवश्यक API आणि इंटरफेस सेट करणे समाविष्ट आहे.
8. वापरकर्ता चाचणी आणि अभिप्राय: अद्यतनित agri1.ai प्रणाली नंतर अंतिम वापरकर्त्यांद्वारे चाचणी केली जाते. त्यांचा अभिप्राय संकलित केला जातो आणि कोणत्याही समस्या किंवा सुधारणेसाठी क्षेत्र ओळखण्यासाठी वापरला जातो.
9. सतत सुधारणा: वापरकर्त्यांच्या फीडबॅकवर आधारित, LLM सतत अपडेट आणि सुधारित केले जाते. यामध्ये पुढील फाइन-ट्यूनिंग, प्रशिक्षण सेटमध्ये अधिक डेटा जोडणे किंवा मॉडेल आर्किटेक्चरमध्ये बदल करणे समाविष्ट असू शकते.
10. देखरेख आणि देखभाल: शेवटी, LLM अचूक आणि उपयुक्त आउटपुट देत आहे याची खात्री करण्यासाठी त्याच्या कामगिरीचे सतत परीक्षण केले जाते. प्रणाली सुरळीत चालू ठेवण्यासाठी नियमित देखभाल देखील केली जाते.

शेतीसाठी डोमेन-विशिष्ट LLM तयार करणे हे एक जटिल परंतु साध्य करण्यायोग्य कार्य आहे. यात डेटा संकलनापासून ते सतत सुधारणांपर्यंत अनेक पायऱ्यांचा समावेश होतो. या प्रक्रियेचे अनुसरण करून, कृषी उद्योगातील वापरकर्त्यांना अचूक, संबंधित आणि उपयुक्त माहिती प्रदान करू शकणारे LLM विकसित करण्याचे आमचे ध्येय आहे.

मुक्त स्रोत दृष्टीकोन आणि मॉडेल

आम्ही व्यापक AI समुदायातील घडामोडींवर बारीक लक्ष ठेवून आहोत. आम्हाला विशेषतः उपयुक्त आढळलेले एक संसाधन आहे LMSYS लीडरबोर्ड, जे त्यांच्या कामगिरीवर आधारित विविध LLM ला क्रमवारी लावते. या लीडरबोर्डवरील काही मॉडेल्स, जसे की OpenAI चे GPT-4 आणि Anthropic's Claude-v1, संभाव्यतः agriLLM साठी पाया म्हणून वापरले जाऊ शकतात.

तथापि, आम्‍हाला प्रोप्रायटरी आणि ओपन-सोर्स मॉडेलमधील अंतराची देखील जाणीव आहे. GPT-4 सारखे प्रोप्रायटरी मॉडेल सध्या पॅकमध्ये आघाडीवर असताना, आम्ही ओपन-सोर्स मॉडेल्सच्या संभाव्यतेबद्दल आशावादी आहोत. असेच एक मुक्त-स्रोत मॉडेल MosaicML आहे, जे मशीन लर्निंग मॉडेल्ससाठी एक लवचिक आणि मॉड्यूलर प्लॅटफॉर्म प्रदान करते आणि संभाव्यतः आमच्या स्वतःच्या LLM प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरले जाऊ शकते.

MosaicML ऍग्रिएलएलएमच्या विकासासाठी फायदेशीर ठरू शकणारी वैशिष्ट्ये प्रदान करते. हे बहु-अब्ज-पॅरामीटर मॉडेल्सचे प्रशिक्षण तासांमध्ये, दिवसात नाही, आणि मोठ्या प्रमाणात कार्यक्षम स्केलिंग ऑफर करते. हे स्वयंचलित कार्यप्रदर्शन सुधारणा देखील प्रदान करते, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना कार्यक्षमतेच्या रक्तस्त्राव किनार्यावर राहता येते. MosaicML चे प्लॅटफॉर्म मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सना एकाच आदेशाने प्रशिक्षण देण्यास समर्थन देते, आणि ते नोड अपयश आणि नुकसान स्पाइक्सपासून स्वयंचलित पुनरारंभ प्रदान करते, जे विशेषतः agriLLM सारख्या मोठ्या मॉडेलशी संबंधित दीर्घ प्रशिक्षण कालावधीसाठी उपयुक्त ठरू शकते.

कृषी क्षेत्रातील विद्यमान एलएलएम

आमच्या संशोधनात, आम्हाला शेतीसाठी एक विशिष्ट मॉडेल आढळले आहे, ज्याचे नाव आहे AgricultureBERT, एक BERT-आधारित भाषा मॉडेल ज्याला SciBERT च्या चेकपॉईंटपासून पूर्व-प्रशिक्षित केले गेले आहे. हे मॉडेल कृषी क्षेत्रातील वैज्ञानिक आणि सामान्य कामांच्या संतुलित डेटासेटवर प्रशिक्षित केले गेले होते, ज्यामध्ये कृषी संशोधन आणि व्यावहारिक ज्ञानाच्या विविध क्षेत्रातील ज्ञान समाविष्ट होते.

AgricultureBERT ला प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरल्या जाणार्‍या कॉर्पसमध्ये यूएस सरकारकडून राष्ट्रीय कृषी ग्रंथालय (NAL) मधील 1.2 दशलक्ष परिच्छेद आणि कृषी डोमेनमधील पुस्तक आणि सामान्य साहित्यातील 5.3 दशलक्ष परिच्छेद आहेत. मास्क्ड लँग्वेज मॉडेलिंग (MLM) च्या स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धतीचा वापर करून मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यात आले, ज्यामध्ये इनपुट वाक्यातील शब्दांचे 15% मुखवटा घालणे आणि नंतर मॉडेलला मुखवटा घातलेल्या शब्दांचा अंदाज लावणे समाविष्ट आहे. हा दृष्टिकोन मॉडेलला वाक्याचे द्विदिशात्मक प्रतिनिधित्व शिकण्यास अनुमती देतो, जे पारंपारिक आवर्ती न्यूरल नेटवर्क्स (RNNs) पेक्षा वेगळे आहे जे सहसा शब्द एकामागून एक पाहतात किंवा GPT सारख्या ऑटोरेग्रेसिव्ह मॉडेल्सपासून जे भविष्यातील टोकन्स आंतरिकरित्या मुखवटा घालतात.

हे विद्यमान मॉडेल मौल्यवान अंतर्दृष्टी प्रदान करू शकते आणि एक उपयुक्त प्रारंभ बिंदू म्हणून काम करू शकते, agri1.ai वरील आमचे अंतिम ध्येय म्हणजे शेतीसाठी आमचे स्वतःचे डोमेन-विशिष्ट LLM विकसित करणे. आमचा विश्वास आहे की असे केल्याने, आम्ही एक मॉडेल तयार करू शकतो जे कृषी उद्योगाच्या गरजा पूर्ण करू शकेल आणि आमच्या वापरकर्त्यांना अधिक अचूक आणि संबंधित माहिती देऊ शकेल.

ते चपळ ठेवा: प्रवास चालू ठेवा

AI च्या झपाट्याने विकसित होत असलेल्या क्षेत्रात, सतत शिकणे आणि अनुकूलन करणे महत्त्वाचे आहे. हा प्रवास एक सखोल शिकण्याचा अनुभव आहे, विशेषतः माझ्यासाठी, मॅक्स.

कृषी संदर्भात वापरकर्ते AI शी संवाद साधण्याचे अनोखे मार्ग समजून घेणे हे दोन्ही ज्ञानवर्धक आणि बोधप्रद आहे. जगभरातील शेतकर्‍यांकडून आम्हाला प्राप्त होणारी प्रत्येक क्वेरी वास्तविक-जगातील आव्हानांबद्दल अमूल्य अंतर्दृष्टी प्रदान करते ज्यांना agri1.ai संबोधित करू शकते. आमचा दृष्टीकोन पुनरावृत्तीचा आहे - आम्ही वापरकर्त्यांच्या परस्परसंवादांचे निरीक्षण करतो, वापरकर्त्यांशी संवाद साधतो, उपाय विकसित करतो, त्यांना पाठवतो आणि नंतर पुनर्मूल्यांकन करतो.

हे चक्र आम्हाला आमचे उत्पादन सतत परिष्कृत आणि सुधारित करण्यास अनुमती देते, हे सुनिश्चित करून ते आमच्या वापरकर्त्यांसाठी उपयुक्त आणि उपयुक्त राहील. agri1.ai ची उपयोगिता आणखी सुधारण्यासाठी वापरकर्ता इंटरफेस (UI) आणि वापरकर्ता अनुभव (UX) सुधारणांच्या संभाव्यतेबद्दल आम्ही उत्साहित आहोत. AI दृश्यातील विकासाची गती चित्तथरारक आहे, नवीन मॉडेल्स आणि तंत्रज्ञान नियमितपणे उदयास येत आहेत. आम्ही या घडामोडींची माहिती ठेवण्यासाठी कटिबद्ध आहोत, agri1.ai वाढवण्यासाठी आणि जगभरातील शेतकरी आणि कृषी व्यवसायांना अधिक चांगल्या प्रकारे सेवा देण्यासाठी आम्ही त्यांचा कसा फायदा घेऊ शकतो हे शोधत आहोत.

मी ओळखतो की ही फक्त सुरुवात आहे. agri1.ai चा प्रवास ही एक सतत चालणारी प्रक्रिया आहे आणि मी शिकणे, जुळवून घेणे आणि सुधारणे सुरू ठेवण्यासाठी वचनबद्ध आहे. कृषी क्षेत्रात परिवर्तन घडवण्याच्या AI च्या क्षमतेबद्दल मी उत्साहित आहे आणि या प्रवासाचा एक भाग बनण्याची संधी मिळाल्याबद्दल मी कृतज्ञ आहे. या साहसी उपक्रमात सामील झाल्याबद्दल धन्यवाद.