LLMS ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਸੁਆਗਤ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾਉਡ, ਲਾਮਾ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ chatGPT, agri1.ai ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਸੁਆਗਤ ਹੈ, ਇੱਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਆਬਾਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਖੇਤੀ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਹੈ। AI, ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਮੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੇਮ-ਚੇਂਜਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਖੇਤੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ 1.ai
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ agri1.ai ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
LLM ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਮਾਡਲ
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ LLM

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਨਾਲ agri1.ai, ਅਸੀਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਦੋ-ਪੱਖੀ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਪਾਸੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਫਰੰਟਐਂਡ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ (LLM) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਅਸੀਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਆਪਣਾ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ LLM ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ, ਜਲਵਾਯੂ ਅਤੇ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, agri1.ai ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਵਧਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਮਾਜਾਂ ਅਤੇ ਅਫ਼ਰੀਕੀ ਮਹਾਂਦੀਪ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਸੱਚ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਘਾਟ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। agri1.ai ਦੇ ਮਿਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਛੋਟੇ ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਮੌਸਮੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਘਰਸ਼ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮੌਸਮ ਅਤੇ ਮਿੱਟੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੇਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਸਭਿਆਚਾਰਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਘਾਟ ਵੀ ਸਾਡੇ ਲਈ ਸਾਡੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਰਾਹੀਂ ਕਿਸਾਨਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਹੈ।

agri1.ai ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ: ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ AI ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ

ਸਾਡੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ, agri1.ai ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ AI ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਮੁਢਲਾ ਟੀਚਾ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਹਿਜੀਵ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਜੋ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, agri1.ai ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਜੀਪੀਟੀ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ (LLM)। ਅਸੀਂ ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਡੋਮੇਨ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਏਆਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਾਦਗੀ ਅਕਸਰ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਦਗੀ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਸਾਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ, ਹੋਸਟਡ LLM ਉੱਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਉੱਨਤ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹਾਂ।

ਸਾਡੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਆਧਾਰ ਪੱਥਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਉਪਯੋਗਤਾ, ਅਖੰਡਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹਾਂ। ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਲਈ ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਨਾ ਸਿਰਫ agri1.ai ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਬਲਕਿ ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵੀ ਹੱਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ ਅਤੇ LLMs ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵੈਧ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ agri1.ai ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਣਾ ਅਤੇ ਵਧਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ LLM ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, ਜਾਂ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ LLM ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਨੂੰ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।

agri1.ai ਦਾ ਭਵਿੱਖ: ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵੱਡੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ

ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਮਾਣ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਤੱਕ agri1.ai ਨਾਲ ਜੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਉੱਥੇ ਨਹੀਂ ਰੁਕ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ LLM ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਮਾਡਲ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ agriLLM (ਵਰਕਿੰਗ ਟਾਈਟਲ) ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਨੂੰ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ।

AgriLLM ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੋਵੇਗੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ।

  1. ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ: ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਇੱਕ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ LLM ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨਕ ਲੇਖ, ਖੋਜ ਪੱਤਰ, ਖੇਤੀ ਗਾਈਡ, ਮੌਸਮ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਦਾ ਡਾਟਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਖੇਤਰ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੋਲ ਅਤੇ ਗਿਆਨਵਾਨ ਹੈ। ਵੈਬ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਔਨਲਾਈਨ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
  2. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ ਐਲਐਲਐਮ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ (ਡੁਪਲੀਕੇਟਸ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਗੁੰਮ ਜਾਂ ਗਲਤ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ), ਸਧਾਰਣਕਰਨ (ਸਾਰੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਅੱਖਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ), ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨਾ) ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ).
  3. ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ: ਅਗਲਾ ਕਦਮ LLM ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। GPT-3 ਅਤੇ BERT ਵਰਗੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਲੰਬੇ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਊਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਿਰ, ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਨੂੰ ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
  4. ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸਡ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਇਸਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇਸਦੇ ਭਾਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲੱਖਾਂ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਤਸੱਲੀਬਖਸ਼ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦਾ।
  5. ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ, ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
  6. ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ: ਐੱਲ.ਐੱਲ.ਐੱਮ. ਨੂੰ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਖਾਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਡੋਮੇਨ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸੂਖਮਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  7. agri1.ai ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ LLM ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ agri1.ai ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ agri1.ai ਨੂੰ ਨਵੇਂ LLM ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ API ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
  8. ਯੂਜ਼ਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ: ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ agri1.ai ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਫਿਰ ਅੰਤਮ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੁੱਦੇ ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
  9. ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, LLM ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਪਡੇਟ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਟਵੀਕ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
  10. ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ: ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ LLM ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਨਿਯਮਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵੀ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਇੱਕ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ LLM ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀਯੋਗ ਕੰਮ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਤੱਕ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ LLM ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ, ਢੁਕਵੀਂ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕੇ।

ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਮਾਡਲ

ਅਸੀਂ ਵਿਆਪਕ AI ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਨੇੜਿਓਂ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਜੋ ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਪਾਇਆ ਹੈ ਉਹ ਹੈ LMSYS ਲੀਡਰਬੋਰਡ, ਜੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ LLM ਨੂੰ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੀਡਰਬੋਰਡ 'ਤੇ ਕੁਝ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ OpenAI ਦੇ GPT-4 ਅਤੇ Anthropic's Claude-v1, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਗਰੀਐਲਐਲਐਮ ਦੀ ਨੀਂਹ ਵਜੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸੀਂ ਮਲਕੀਅਤ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਤੋਂ ਵੀ ਜਾਣੂ ਹਾਂ। ਜਦੋਂ ਕਿ GPT-4 ਵਰਗੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹਾਂ। ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ MosaicML ਹੈ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਮਾਡਿਊਲਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ LLM ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

MosaicML ਕਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਐਗਰੀਐਲਐਲਐਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਕਈ-ਬਿਲੀਅਨ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨਿਆਂ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੁਧਾਰ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਵਾਲੇ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। MosaicML ਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਮਾਂਡ ਦੇ ਨਾਲ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਨੋਡ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਸਪਾਈਕਸ ਤੋਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮੁੜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਗਰੀਐਲਐਲਐਮ ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਲੰਬੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ LLM

ਸਾਡੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਡਲ ਲੱਭ ਲਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ ਐਗਰੀਕਲਚਰਬਰਟ ਹੈ, ਇੱਕ BERT-ਅਧਾਰਿਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਜੋ SciBERT ਦੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਗਿਆਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

AgricultureBERT ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਕਾਰਪਸ ਵਿੱਚ US ਸਰਕਾਰ ਤੋਂ ਨੈਸ਼ਨਲ ਐਗਰੀਕਲਚਰਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ (NAL) ਤੋਂ 1.2 ਮਿਲੀਅਨ ਪੈਰੇ ਅਤੇ ਐਗਰੀਕਲਚਰ ਡੋਮੇਨ ਤੋਂ ਕਿਤਾਬਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਸਾਹਿਤ ਦੇ 5.3 ਮਿਲੀਅਨ ਪੈਰੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਾਸਕਡ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲਿੰਗ (MLM) ਦੀ ਸਵੈ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ 15% ਮਾਸਕ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕੀਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਾਕ ਦੀ ਇੱਕ ਦੁਵੱਲੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (RNNs) ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ GPT ਵਰਗੇ ਆਟੋਰੈਗਰੈਸਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਜੋ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, agri1.ai 'ਤੇ ਸਾਡਾ ਅੰਤਮ ਟੀਚਾ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ LLM ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਸਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸਨੂੰ ਚੁਸਤ ਰੱਖੋ: ਯਾਤਰਾ ਜਾਰੀ ਹੈ

AI ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਹ ਸਫ਼ਰ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮੇਰੇ ਲਈ, ਮੈਕਸ।

ਉਹਨਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਗਿਆਨ ਭਰਪੂਰ ਅਤੇ ਉਪਦੇਸ਼ਕ ਦੋਵੇਂ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਜੋ ਅਸੀਂ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਕਿਸਾਨਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਅਣਮੁੱਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ agri1.ai ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਹੈ - ਅਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੁੜ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਇਹ ਚੱਕਰ ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੋਧਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਿਆ ਰਹੇ। ਅਸੀਂ agri1.ai ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ (UI) ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ (UX) ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ। ਏਆਈ ਸੀਨ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ, ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਭਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿਕਾਸਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਰਹਿਣ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹਾਂ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ agri1.ai ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਕਿਸਾਨਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। agri1.ai ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਸਿੱਖਣਾ, ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ AI ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਬਾਰੇ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਯਾਤਰਾ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਨ ਦੇ ਮੌਕੇ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦੀ ਹਾਂ। ਇਸ ਸਾਹਸ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਧੰਨਵਾਦ।

pa_INPanjabi