agri1.ai: Двусторонний ИИ для сельского хозяйства с LLM и ChatGPT

Agri1.ai: Раскрывая Потенциал ИИ в Сельском Хозяйстве

Добро пожаловать в мир больших языковых моделей (LLM), таких как Claude, Llama и ChatGPT, в сельском хозяйстве. Добро пожаловать на agri1.ai – инициативу, направленную на изучение потенциала искусственного интеллекта (ИИ) в агропромышленном комплексе. Поскольку население планеты продолжает расти, потребность в эффективных и устойчивых методах ведения сельского хозяйства становится как никогда актуальной. ИИ, благодаря своей способности анализировать огромные объемы данных и делать точные прогнозы, может стать ключевым фактором в удовлетворении этого спроса.

Двойная Стратегия ИИ Agri1.ai

С помощью agri1.ai мы применяем двусторонний подход к использованию мощи ИИ в сельском хозяйстве. С одной стороны, мы разрабатываем интерфейс, который использует существующую большую языковую модель (LLM), дообучая ее, внедряя и контекстуализируя с использованием общедоступных и внутренних данных. С другой стороны, мы исследуем возможность создания собственной LLM, специализированной для сельского хозяйства.

В быстро меняющихся условиях, как в отношении климата, так и рынков, концепция agri1.ai приобретает все большее значение. Это особенно актуально для крупных агроориентированных обществ и регионов, таких как Африканский континент, где недостаток знаний может привести к значительным проблемам в сельском хозяйстве. Одной из миссий agri1.ai является решение этих проблем, поддержка мелких фермерских хозяйств в их борьбе с быстро меняющимися климатическими условиями и предоставление лучшей консультации по новым сельскохозяйственным культурам в зависимости от климатических и почвенных условий. Недостаток образования в некоторых частях мира также является для нас мотивацией поддерживать фермеров посредством нашей инициативы.

Текущее Состояние Agri1.ai: Преодоление Разрыва Между Людьми и ИИ

В основе нашей инициативы agri1.ai выступает как динамичная платформа, преодолевающая разрыв между людьми в сельском хозяйстве и миром программного обеспечения и алгоритмов ИИ. Наша основная цель – обеспечить беспрепятственное взаимодействие между этими двумя сущностями, способствуя симбиотическим отношениям, которые повышают эффективность и устойчивость сельскохозяйственных практик.

В настоящее время agri1.ai работает на базе GPT от OpenAI – передовой большой языковой модели (LLM). Мы частично адаптировали и дообучили эту модель, чтобы она лучше понимала и генерировала тексты, ориентированные на сельское хозяйство, повышая ее релевантность и полезность для наших пользователей. Кроме того, мы частично интегрировали встраивание данных, объединив общедоступные и внутренние данные, чтобы расширить контекстное понимание моделью агропромышленной сферы.

В сфере ИИ простота часто является ключом к успеху. Создание и развертывание приложений ИИ может быть сложным процессом, и поддержание простоты в нашей деятельности позволяет нам сосредоточиться на предоставлении высококачественного, удобного для пользователя сервиса. Опираясь на существующую, размещенную LLM, мы можем использовать мощь передового ИИ, сохраняя при этом оптимизированную и эффективную систему.

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

По мере того, как мы продолжаем совершенствовать и улучшать agri1.ai, мы также изучаем возможность создания новой LLM путем переобучения или тонкой настройки существующей LLM. Такой подход потенциально может позволить нам создать более специализированную и эффективную модель для сельского хозяйства.

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

Хотя мы гордимся тем, чего достигли с agri1.ai на данный момент, мы не останавливаемся на этом. Мы также изучаем возможность создания собственной доменно-ориентированной LLM для сельского хозяйства. Эта модель, которую мы называем agriLLM (рабочее название), будет обучена на большом объеме текстовых данных, связанных с сельским хозяйством, что сделает ее экспертом в языке и нюансах агропромышленного комплекса.

Создание agriLLM будет сложным процессом, включающим сбор данных, очистку и предварительную обработку данных, выбор модели, обучение модели, тонкую настройку, оценку и тестирование, а также развертывание. Мы также планируем привлечь экспертов из различных областей сельского хозяйства, чтобы помочь нам создать подробные наборы обучающих данных и тонко настроить модель.

Создание доменно-ориентированной LLM для сельского хозяйства — сложная, но достижимая задача. Она включает в себя ряд шагов от сбора данных до постоянного совершенствования. Следуя этому процессу, мы стремимся разработать LLM, которая сможет предоставлять точную, релевантную и полезную информацию пользователям в агропромышленном комплексе.

Подходы и модели с открытым исходным кодом

Мы внимательно следим за разработками в более широком сообществе ИИ. Одним из ресурсов, который мы нашли особенно полезным, является LMSYS leaderboard, 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 и моделями с открытым исходным кодом. В то время как проприетарные модели, такие как GPT-4, в настоящее время лидируют, мы оптимистично смотрим на потенциал моделей с открытым исходным кодом, чтобы догнать их. Одной из таких моделей с открытым исходным кодом является MosaicML, которая предоставляет гибкую и модульную платформу для моделей машинного обучения, и потенциально может быть использована для обучения нашей собственной LLM.

MosaicML предлагает ряд функций, которые могут быть полезны для разработки agriLLM. Она позволяет обучать модели с миллиардами параметров за часы, а не дни, и обеспечивает эффективное масштабирование в больших объемах. Она также предоставляет автоматические улучшения производительности, позволяя пользователям оставаться на переднем крае эффективности. Платформа MosaicML поддерживает обучение больших языковых моделей в масштабе с помощью одной команды и обеспечивает автоматическое возобновление работы после сбоев узлов и всплесков потерь, что может быть особенно полезно для длительного времени обучения, связанного с большими моделями, такими как agriLLM.

В нашем исследовании мы столкнулись с конкретной моделью для сельского хозяйства, названной AgricultureBERT, языковой моделью на основе BERT, которая была дополнительно предварительно обучена из контрольной точки SciBERT. Эта модель была обучена на сбалансированном наборе научных и общих работ в области сельского хозяйства, охватывающем знания из различных областей сельскохозяйственных исследований и практические знания.

Корпус, использованный для обучения AgricultureBERT, содержит 1,2 миллиона абзацев из Национальной сельскохозяйственной библиотеки (NAL) правительства США и 5,3 миллиона абзацев из книг и общей литературы из области сельского хозяйства. Модель была обучена с использованием подхода самообучения Masked Language Modeling (MLM), который включает маскирование 15% слов во входном предложении, а затем предсказание моделью замаскированных слов. Этот подход позволяет модели изучать двунаправленное представление предложения, что отличается от традиционных рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые обычно обрабатывают слова одно за другим, или от авторегрессивных моделей, таких как GPT, которые внутренне маскируют будущие токены.

Эта существующая модель может предоставить ценные сведения и послужить полезной отправной точкой, однако наша конечная цель в agri1.ai — разработать нашу собственную LLM, специфичную для сельского хозяйства. Мы считаем, что, сделав это, мы сможем создать модель, которая будет еще более адаптирована к потребностям сельскохозяйственной отрасли и сможет предоставлять нашим пользователям еще более точную и релевантную информацию.

В стремительно развивающейся области ИИ непрерывное обучение и адаптация являются ключевыми. Этот путь стал для меня, Макса, глубоким опытом обучения.

Понимание уникальных способов взаимодействия пользователей с ИИ в сельскохозяйственном контексте было одновременно познавательным и поучительным. Каждый запрос, который мы получаем от фермеров по всему миру, дает бесценное представление о реальных проблемах, которые может решить agri1.ai. Наш подход итеративен: мы наблюдаем за взаимодействием пользователей, вступаем в диалог с ними, разрабатываем решения, внедряем их, а затем переоцениваем.

Этот цикл позволяет нам постоянно совершенствовать и улучшать наш продукт, гарантируя, что он остается актуальным и полезным для наших пользователей. Мы воодушевлены потенциалом улучшений пользовательского интерфейса (UI) и пользовательского опыта (UX) для дальнейшего повышения удобства использования agri1.ai. Темпы развития в сфере ИИ захватывают дух, с регулярно появляющимися новыми моделями и технологиями. Мы стремимся быть в курсе этих разработок, изучая, как мы можем использовать их для улучшения agri1.ai и лучшего обслуживания фермеров и агробизнеса по всему миру.

Я признаю, что это только начало. Путь agri1.ai — это непрерывный процесс, и я намерен продолжать учиться, адаптироваться и совершенствоваться. Я воодушевлен потенциалом ИИ трансформировать сельское хозяйство и благодарен за возможность быть частью этого пути. Спасибо, что присоединились к нам в этом приключении.

---

---

• MosaicML Research (2025) - Blazingly Fast LLM Evaluation for In-Context Learning. С помощью MosaicML теперь вы можете оценивать LLM на задачах обучения в контексте в сотни раз быстрее, чем с другими системами оценки.