agri1.ai: Двусторонний подход к LLM, chatGPT в сельском хозяйстве - Frontend & Embedding и Domain-Specific Large Language Model for Agriculture

Добро пожаловать в мир ИИ, таких как Claude, Llama и chatGPT в сельском хозяйстве, добро пожаловать на сайт agri1.ai - инициативу, направленную на изучение потенциала искусственного интеллекта (ИИ) в сельскохозяйственной отрасли. Поскольку население планеты продолжает расти, потребность в эффективных и устойчивых методах ведения сельского хозяйства становится все более актуальной. ИИ, способный анализировать огромные объемы данных и делать точные прогнозы, может стать решающим фактором в удовлетворении этого спроса.

Введение
Текущее состояние agri1.ai
Будущее agri1.ai & Domain-Specific Large Language Model for Agriculture
Подходы и модели LLM с открытым исходным кодом
Существующие программы магистратуры в области сельского хозяйства

Введение

С agri1.aiМы используем двухсторонний подход к использованию возможностей искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. С одной стороны, мы разрабатываем внешний интерфейс, который использует существующую Большую языковую модель (LLM), дорабатываем ее, внедряем в нее и контекстуализируем ее с публичными и внутренними данными. С другой стороны, мы изучаем возможность создания собственной специфической LLM для сельского хозяйства.

В условиях быстро меняющихся климатических условий и рынков концепция agri1.ai приобретает все большее значение. Это особенно актуально для крупных сельскохозяйственных обществ и таких регионов, как Африканский континент, где недостаток знаний может привести к серьезным проблемам в сельском хозяйстве. Одной из задач agri1.ai является решение этих проблем, поддержка мелких фермеров в их борьбе с быстро меняющимися климатическими условиями и предоставление лучших консультаций по новым сельскохозяйственным культурам в зависимости от климатических и почвенных условий. Недостаток образования в некоторых регионах мира также является для нас стимулом для поддержки фермеров в рамках нашей инициативы.

Современное состояние agri1.ai: преодоление разрыва между человеком и искусственным интеллектом

В основе нашей инициативы лежит agri1.ai - динамичная платформа, преодолевающая разрыв между людьми, занятыми в сельском хозяйстве, и миром программного обеспечения и алгоритмов искусственного интеллекта. Наша главная цель - обеспечить беспрепятственное взаимодействие между этими двумя структурами, способствуя развитию симбиотических отношений, повышающих эффективность и устойчивость сельскохозяйственной деятельности.

В настоящее время, a gri1.ai работает на основе OpenAI GPT, передовой модели большого языка (LLM). Мы частично адаптировали и доработали эту модель, чтобы лучше понимать и генерировать текст, ориентированный на сельское хозяйство, повышая его релевантность и полезность для наших пользователей. Кроме того, мы частично использовали вкрапления данных, интегрируя как публичные, так и внутренние данные, чтобы расширить контекстное понимание модели в области сельского хозяйства.

В сфере ИИ простота часто является ключом к успеху. Создание и развертывание приложений ИИ может быть сложным процессом, поэтому сохранение простоты в нашей деятельности позволяет нам сосредоточиться на предоставлении высококачественных и удобных услуг. Опираясь на существующий LLM, мы можем использовать возможности передового ИИ, сохраняя при этом упрощенную и эффективную систему.

Одним из краеугольных камней нашей деятельности является управление данными. Мы признаем исключительную важность управления доступностью, удобством использования, целостностью и безопасностью данных наших пользователей. Такой комплексный подход к управлению данными не только обеспечивает надежность и полезность информации, предоставляемой agri1.ai, но и решает такие ключевые проблемы, как соответствие нормативным требованиям, конфиденциальность, качество и безопасность. Мы понимаем, что предприятия агропромышленного комплекса испытывают серьезные опасения по поводу утечки данных и возможности обучения LLM на внутренних данных, что ставит под угрозу суверенитет данных. Мы хотим заверить наших пользователей в том, что мы очень серьезно относимся к этим проблемам и активно работаем над стратегиями их решения.

Продолжая совершенствовать и улучшать agri1.ai, мы также изучаем возможность создания нового LLM путем переобучения или тонкой настройки существующего LLM. Такой подход может позволить нам создать более специализированную и эффективную модель для сельского хозяйства.

Будущее agri1.ai: Доменно-специфическая большая языковая модель для сельского хозяйства

Мы гордимся тем, чего нам удалось достичь с помощью agri1.ai, но не собираемся останавливаться на достигнутом. Мы также изучаем возможность создания собственной модели LLM для сельского хозяйства. Эта модель, которую мы называем agriLLM (рабочее название), будет обучаться на большом количестве текстовых данных, связанных с сельским хозяйством, что позволит ей стать экспертом в языке и нюансах сельскохозяйственной отрасли.

Создание agriLLM будет сложным процессом, включающим сбор данных, их очистку и предварительную обработку, выбор модели, обучение модели, тонкую настройку, оценку и тестирование, а также развертывание. Мы также планируем привлечь экспертов в различных областях сельского хозяйства, которые помогут нам создать подробные наборы данных для обучения и отладить модель.

Сбор данных: Первый шаг в создании специфического LLM для сельского хозяйства включает в себя сбор большого количества данных, относящихся к данной области. Это могут быть научные статьи, исследовательские работы, руководства по ведению сельского хозяйства, прогнозы погоды, данные об урожайности и многое другое. Данные должны охватывать широкий спектр тем в сельском хозяйстве, чтобы модель была всесторонне развита и разбиралась во всех аспектах этой области. Для автоматизации процесса сбора данных из различных онлайн-источников можно использовать такие инструменты, как веб-скрейпинг.
Предварительная обработка данных: После сбора данных их необходимо предварительно обработать, чтобы подготовить к обучению LLM. Это включает очистку данных (удаление дубликатов, исправление недостающих или неправильных значений), нормализацию (преобразование всего текста в строчные буквы, удаление пунктуации и стоп-слов) и токенизацию (разбиение текста на отдельные слова или фразы для создания словарного запаса языковой модели).
Выбор модели и конфигурация: Следующим шагом является выбор подходящей архитектуры модели для LLM. Модели на основе трансформаторов, такие как GPT-3 и BERT, являются популярными вариантами благодаря их способности обрабатывать длинные последовательности текста и генерировать высококачественные результаты. На этом этапе необходимо определить конфигурацию модели, включая количество слоев, головки внимания, функцию потерь и гиперпараметры.
Модельное обучение: Затем модель обучается на предварительно обработанных данных. Для этого модели предъявляются последовательности слов, и она обучается предсказывать следующее слово в последовательности. Модель корректирует свои веса, основываясь на разнице между предсказанием и фактическим следующим словом. Этот процесс повторяется миллионы раз, пока модель не достигнет удовлетворительного уровня производительности.
Оценка и тонкая настройка: После первоначального обучения модель оценивается на отдельном тестовом наборе данных. По результатам оценки модель может потребовать тонкой настройки. Это может включать корректировку ее гиперпараметров, изменение архитектуры или обучение на дополнительных данных для улучшения ее производительности.
Тонкая настройка с учетом специфики домена: Чтобы сделать LLM специфичным для сельского хозяйства, его дорабатывают на основе данных, собранных на первом этапе. Это помогает модели понять уникальную терминологию, контекст и нюансы сельскохозяйственной области.
Интеграция с agri1.ai: После того как LLM для конкретного домена готов, он интегрируется с системой agri1.ai. Это включает в себя настройку необходимых API и интерфейсов, позволяющих agri1.ai использовать возможности нового LLM.
Тестирование и отзывы пользователей: Обновленная система agri1.ai затем тестируется конечными пользователями. Их отзывы собираются и используются для выявления любых проблем и областей, требующих улучшения.
Непрерывное совершенствование: На основе отзывов пользователей LLM постоянно обновляется и совершенствуется. Это может включать дальнейшую тонкую настройку, добавление большего количества данных в обучающий набор или изменение архитектуры модели.
Мониторинг и обслуживание: Наконец, производительность системы LLM постоянно контролируется, чтобы гарантировать, что она обеспечивает точный и полезный результат. Также проводится регулярное техническое обслуживание для поддержания бесперебойной работы системы.

Создание специфического LLM для сельского хозяйства - сложная, но выполнимая задача. Она включает в себя ряд шагов от сбора данных до постоянного совершенствования. Следуя этому процессу, мы стремимся разработать LLM, который может предоставить точную, актуальную и полезную информацию для пользователей в сельскохозяйственной отрасли.

Подходы и модели с открытым исходным кодом

Мы внимательно следим за развитием событий в сообществе ИИ. Один из ресурсов, который мы считаем особенно полезным, - это Таблица лидеров LMSYS, который ранжирует различные LLM на основе их производительности. Некоторые из моделей в этом рейтинге, такие как GPT-4 от OpenAI и Claude-v1 от Anthropic, потенциально могут быть использованы в качестве основы для agriLLM.

Однако мы также осознаем разрыв между проприетарными моделями и моделями с открытым исходным кодом. Хотя собственные модели, такие как GPT-4, в настоящее время лидируют, мы с оптимизмом смотрим на потенциал моделей с открытым исходным кодом, которые могут догнать их. Одной из таких моделей с открытым исходным кодом является MosaicML, которая представляет собой гибкую и модульную платформу для моделей машинного обучения и потенциально может быть использована для обучения нашего собственного LLM.

MosaicML предлагает ряд возможностей, которые могут быть полезны для разработки agriLLM. Он позволяет обучать модели с несколькими миллиардами параметров за несколько часов, а не дней, и обеспечивает эффективное масштабирование в больших масштабах. Она также обеспечивает автоматическое повышение производительности, позволяя пользователям оставаться на передовой эффективности. Платформа MosaicML поддерживает обучение больших языковых моделей в масштабе с помощью одной команды, а также обеспечивает автоматическое возобновление после сбоев узлов и скачков потерь, что может быть особенно полезно при длительном обучении, связанном с такими большими моделями, как agriLLM.

Существующие программы магистратуры в области сельского хозяйства

В нашем исследовании мы столкнулись со специфической моделью для сельского хозяйства, названной AgricultureBERT, языковой моделью на основе BERT, которая была предварительно обучена на контрольной точке SciBERT. Эта модель была обучена на сбалансированном наборе данных научных и общих работ в области сельского хозяйства, охватывающем знания из различных областей сельскохозяйственных исследований и практических знаний.

Корпус, использованный для обучения AgricultureBERT, содержит 1,2 миллиона параграфов из Национальной сельскохозяйственной библиотеки (NAL) правительства США и 5,3 миллиона параграфов из книг и обычной литературы из области сельского хозяйства. Модель была обучена с использованием подхода самоконтролируемого обучения Masked Language Modeling (MLM), который предполагает маскировку 15% слов во входном предложении и последующее предсказание моделью маскированных слов. Этот подход позволяет модели изучать двунаправленное представление предложения, что отличается от традиционных рекуррентных нейронных сетей (РНС), которые обычно видят слова одно за другим, или от авторегрессионных моделей типа GPT, которые внутренне маскируют будущие лексемы.

Существующая модель может дать ценные сведения и послужить полезной отправной точкой, однако нашей конечной целью в agri1.ai является разработка собственной LLM для сельского хозяйства, ориентированной на конкретную область. Мы считаем, что таким образом мы сможем создать модель, которая будет в еще большей степени соответствовать потребностям сельскохозяйственной отрасли и предоставлять нашим пользователям более точную и актуальную информацию.

Keep It Agile: путешествие продолжается

В быстро развивающейся области ИИ постоянное обучение и адаптация являются ключевыми факторами. Это путешествие стало глубоким опытом обучения, особенно для меня, Макса.

Понимание уникальных способов взаимодействия пользователей с искусственным интеллектом в сельскохозяйственном контексте было познавательным и поучительным. Каждый запрос, который мы получаем от фермеров со всего мира, дает бесценную информацию о реальных проблемах, которые может решить agri1.ai. Наш подход итеративен: мы наблюдаем за взаимодействием с пользователями, ведем с ними диалог, разрабатываем решения, поставляем их, а затем проводим повторную оценку.

Этот цикл позволяет нам постоянно совершенствовать и улучшать наш продукт, обеспечивая его актуальность и полезность для наших пользователей. Мы с нетерпением ждем возможности усовершенствования пользовательского интерфейса (UI) и пользовательского опыта (UX) для дальнейшего повышения удобства использования agri1.ai. Темпы развития искусственного интеллекта поражают воображение, регулярно появляются новые модели и технологии. Мы стремимся быть в курсе этих событий и изучаем возможности их использования для совершенствования agri1.ai и улучшения обслуживания фермеров и агропредприятий по всему миру.

Я понимаю, что это только начало. Путь agri1.ai - это непрерывный процесс, и я намерен продолжать учиться, адаптироваться и совершенствоваться. Я воодушевлен потенциалом ИИ для преобразования сельского хозяйства и благодарен за возможность принять участие в этом путешествии. Спасибо, что присоединились к нам в этом приключении.