agri1.ai: LLM'lere İki Taraflı Bir Yaklaşım, Tarımda chatGPT - Frontend & Embedding ve Tarım için Alana Özel Büyük Dil Modeli

Tarımda Claude, Llama ve chatGPT gibi LLMS dünyasına hoş geldiniz, tarım sektöründe yapay zekanın (AI) potansiyelini keşfetmeyi amaçlayan bir girişim olan agri1.ai'ye hoş geldiniz. Küresel nüfus artmaya devam ettikçe, verimli ve sürdürülebilir tarım uygulamalarına olan talep her zamankinden daha acil hale geliyor. Büyük miktarda veriyi analiz etme ve doğru tahminlerde bulunma becerisiyle yapay zeka, bu talebi karşılamada oyunun kurallarını değiştiren bir unsur olabilir.

Giriş
agri1.ai'nin mevcut durumu
agri1.ai'nin geleceği & Tarım için Alana Özgü Büyük Dil Modeli
LLM Açık Kaynak Yaklaşımları ve Modelleri
Tarım Alanında Mevcut LLM'ler

Giriş

İle agri1.aiTarım için yapay zekanın gücünden yararlanmak üzere iki taraflı bir yaklaşım benimsiyoruz. Bir tarafta, mevcut bir Büyük Dil Modelini (LLM) kullanan, ince ayar yapan, yerleştiren ve genel ve dahili verilerle bağlamsallaştıran bir ön uç arayüzü geliştiriyoruz. Diğer taraftan, tarım için kendi alana özgü LLM'mizi oluşturma olasılığını araştırıyoruz.

Hem iklim hem de pazarlar açısından hızla değişen ortamlarda, agri1.ai kavramı giderek daha önemli hale gelmektedir. Bu durum özellikle, bilgi eksikliğinin tarımda önemli zorluklara yol açabildiği Afrika kıtası gibi tarıma dayalı büyük toplumlar ve bölgeler için geçerlidir. agri1.ai'nin misyonlarından biri de bu sorunları ele almak, küçük çiftçileri hızla değişen iklim koşullarıyla mücadelelerinde desteklemek ve iklim ve toprak koşullarına bağlı olarak yeni tarım kültürleri için daha iyi danışmanlık sağlamaktır. Dünyanın belirli bölgelerindeki eğitim eksikliği de girişimimiz aracılığıyla çiftçileri desteklememiz için bir motivasyon kaynağıdır.

agri1.ai'nin Mevcut Durumu: İnsanlar ve Yapay Zeka Arasındaki Uçurumu Kapatmak

Girişimimizin merkezinde yer alan agri1.ai, tarımdaki insanlar ile yapay zeka yazılımları ve algoritmaları dünyası arasında köprü kuran dinamik bir platform olarak hizmet vermektedir. Öncelikli hedefimiz, bu iki varlık arasında sorunsuz bir etkileşimi kolaylaştırmak ve tarımsal uygulamaların verimliliğini ve sürdürülebilirliğini artıran simbiyotik bir ilişkiyi teşvik etmektir.

Şu anda, A gri1.ai OpenAI'nin son teknoloji ürünü bir Büyük Dil Modeli (LLM) olan GPT'nin temelinde çalışır. Bu modeli, tarım merkezli metinleri daha iyi anlamak ve oluşturmak için kısmen uyarladık, ince ayar yaptık ve kullanıcılarımız için alaka düzeyini ve faydasını artırdık. Ayrıca, modelin tarımsal alana ilişkin bağlamsal anlayışını artırmak için hem kamuya açık hem de dahili verileri entegre ederek veri yerleştirmelerini kısmen dahil ettik.

Yapay zeka alanında, basitlik genellikle başarının anahtarıdır. YZ uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak karmaşık bir süreç olabilir ve operasyonlarımızda basitlik duygusunu korumak, yüksek kaliteli, kullanıcı dostu bir hizmet sunmaya odaklanmamızı sağlar. Mevcut, barındırılan bir LLM üzerine inşa ederek, gelişmiş yapay zekanın gücünden yararlanırken aynı zamanda akıcı ve verimli bir sistem sağlayabiliyoruz.

Operasyonumuzun temel taşlarından biri veri yönetimidir. Kullanıcılarımızın verilerinin kullanılabilirliğini, kullanılabilirliğini, bütünlüğünü ve güvenliğini yönetmenin kritik öneminin farkındayız. Veri yönetimine yönelik bu kapsamlı yaklaşım sadece agri1.ai tarafından sağlanan bilgilerin güvenilirliğini ve kullanışlılığını sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda mevzuata uygunluk, gizlilik, kalite ve güvenlik gibi temel endişeleri de ele alıyor. Tarım işletmelerinin veri sızıntısı ve LLM'lerin dahili veriler üzerinde eğitilerek veri egemenliğini tehlikeye atma potansiyeli hakkında geçerli endişeleri olduğunu anlıyoruz. Kullanıcılarımızı, bu endişeleri çok ciddiye aldığımız ve bu sorunları ele almak için aktif olarak stratejiler üzerinde çalıştığımız konusunda temin etmek istiyoruz.

agri1.ai'yi iyileştirmeye ve geliştirmeye devam ederken, mevcut bir LLM'yi yeniden eğiterek veya ince ayar yaparak yeni bir LLM oluşturma olasılığını da araştırıyoruz. Bu yaklaşım potansiyel olarak tarım için daha özel ve etkili bir model oluşturmamızı sağlayabilir.

agri1.ai'nin Geleceği: Tarım için Alana Özel Büyük Dil Modeli

Şimdiye kadar agri1.ai ile başardıklarımızdan gurur duysak da, burada durmuyoruz. Ayrıca tarım için kendi alanımıza özgü LLM'mizi oluşturma olasılığını da araştırıyoruz. AgriLLM (çalışma başlığı) adını verdiğimiz bu model, tarımla ilgili büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilerek tarım endüstrisinin dili ve nüansları konusunda uzman hale getirilecek.

agriLLM'nin oluşturulması, veri toplama, veri temizleme ve ön işleme, model seçimi, model eğitimi, ince ayar, değerlendirme ve test etme ve dağıtımı içeren karmaşık bir süreç olacaktır. Ayrıca, detaylı eğitim veri setleri oluşturmamıza ve modele ince ayar yapmamıza yardımcı olmaları için tarımın çeşitli alanlarındaki uzmanları da sürece dahil etmeyi planlıyoruz.

Veri Toplama: Tarım için alana özgü bir LLM oluşturmanın ilk adımı, alanla ilgili çok miktarda verinin toplanmasını içerir. Bu, bilimsel makaleleri, araştırma makalelerini, çiftçilik rehberlerini, hava durumu raporlarını, mahsul verim verilerini ve daha fazlasını içerebilir. Modelin çok yönlü ve alanın tüm yönleri hakkında bilgili olmasını sağlamak için veriler tarımdaki çok çeşitli konuları kapsamalıdır. Çeşitli çevrimiçi kaynaklardan veri toplama sürecini otomatikleştirmek için web kazıma gibi araçlar kullanılabilir.
Veri Ön İşleme: Veriler toplandıktan sonra, LLM'yi eğitmeye hazırlamak için ön işlemden geçirilmesi gerekir. Bu, verilerin temizlenmesini (kopyaların kaldırılması, eksik veya yanlış değerlerin düzeltilmesi), normalleştirilmesini (tüm metnin küçük harfe dönüştürülmesi, noktalama işaretlerinin ve durak kelimelerinin kaldırılması) ve tokenizasyonunu (dil modeli için kelime dağarcığı oluşturmak üzere metnin tek tek kelimelere veya kelime öbeklerine ayrılması) içerir.
Model Seçimi ve Yapılandırma: Bir sonraki adım, LLM için uygun bir model mimarisi seçmektir. GPT-3 ve BERT gibi dönüştürücü tabanlı modeller, uzun metin dizilerini işleme ve yüksek kaliteli çıktılar üretme yetenekleri nedeniyle popüler seçimlerdir. Katman sayısı, dikkat başlıkları, kayıp fonksiyonu ve hiperparametreler dahil olmak üzere model yapılandırmasının bu aşamada belirlenmesi gerekir.
Model Eğitimi: Model daha sonra önceden işlenmiş veriler üzerinde eğitilir. Bu, modele kelime dizilerinin sunulmasını ve dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etmesi için eğitilmesini içerir. Model, tahminleri ile bir sonraki gerçek kelime arasındaki farka göre ağırlıklarını ayarlar. Bu süreç, model tatmin edici bir performans seviyesine ulaşana kadar milyonlarca kez tekrarlanır.
Değerlendirme ve İnce Ayar: İlk eğitimden sonra model ayrı bir test veri kümesi üzerinde değerlendirilir. Değerlendirme sonuçlarına göre modelde bazı ince ayarlar yapılması gerekebilir. Bu, hiperparametrelerinin ayarlanmasını, mimarinin değiştirilmesini veya performansını artırmak için ek veriler üzerinde eğitim yapılmasını içerebilir.
Alana Özel İnce Ayar: LLM'yi tarıma özgü hale getirmek için, ilk adımda toplanan alana özgü veriler üzerinde ince ayar yapılır. Bu, modelin tarım alanının kendine özgü terminolojisini, bağlamını ve nüanslarını anlamasına yardımcı olur.
agri1.ai ile entegrasyon: Alana özgü LLM hazır olduğunda, agri1.ai sistemi ile entegre edilir. Bu, agri1.ai'nin yeni LLM'nin yeteneklerinden yararlanmasına izin vermek için gerekli API'lerin ve arayüzlerin kurulmasını içerir.
Kullanıcı Testi ve Geri Bildirim: Güncellenen agri1.ai sistemi daha sonra son kullanıcılar tarafından test edilir. Geri bildirimleri toplanır ve herhangi bir sorunu veya iyileştirme alanını belirlemek için kullanılır.
Sürekli İyileştirme: Kullanıcı geri bildirimlerine dayanarak, LLM sürekli olarak güncellenir ve geliştirilir. Bu, daha fazla ince ayar yapmayı, eğitim setine daha fazla veri eklemeyi veya model mimarisini değiştirmeyi içerebilir.
İzleme ve Bakım: Son olarak, LLM'nin performansı, doğru ve faydalı çıktılar sağladığından emin olmak için sürekli olarak izlenir. Sistemin sorunsuz çalışmasını sağlamak için düzenli bakım da yapılmaktadır.

Tarım için alana özgü bir LLM oluşturmak karmaşık ancak başarılabilir bir görevdir. Veri toplamadan sürekli iyileştirmeye kadar bir dizi adımı içerir. Bu süreci takip ederek, tarım sektöründeki kullanıcılara doğru, ilgili ve faydalı bilgiler sağlayabilecek bir LLM geliştirmeyi hedefliyoruz.

Açık Kaynak Yaklaşımları ve Modelleri

Daha geniş yapay zeka topluluğundaki gelişmeleri yakından takip ediyoruz. Özellikle yararlı bulduğumuz bir kaynak LMSYS liderlik tablosuperformanslarına göre çeşitli LLM'leri sıralamaktadır. Bu liderlik tablosundaki OpenAI'nin GPT-4 ve Anthropic'in Claude-v1 gibi bazı modeller potansiyel olarak agriLLM için temel olarak kullanılabilir.

Bununla birlikte, tescilli ve açık kaynaklı modeller arasındaki uçurumun da farkındayız. GPT-4 gibi tescilli modeller şu anda lider konumda olsa da, açık kaynaklı modellerin arayı kapatma potansiyeli konusunda iyimseriz. Bu tür açık kaynaklı modellerden biri, makine öğrenimi modelleri için esnek ve modüler bir platform sağlayan MosaicML'dir ve potansiyel olarak kendi LLM'mizi eğitmek için kullanılabilir.

MosaicML agriLLM'nin geliştirilmesi için faydalı olabilecek bir dizi özellik sunmaktadır. Milyarlarca parametreli modellerin günler değil saatler içinde eğitilmesine olanak tanır ve büyük ölçeklerde verimli ölçeklendirme sunar. Ayrıca otomatik performans geliştirmeleri sağlayarak kullanıcıların verimliliğin en uç noktasında kalmalarına olanak tanır. MosaicML'in platformu, büyük dil modellerinin tek bir komutla büyük ölçekte eğitilmesini destekler ve agriLLM gibi büyük modellerle ilişkili uzun eğitim süreleri için özellikle yararlı olabilecek düğüm arızaları ve kayıp artışlarından otomatik olarak yeniden başlatma sağlar.

Tarım Alanında Mevcut LLM'ler

Araştırmamızda, SciBERT'in kontrol noktasından daha önceden eğitilmiş BERT tabanlı bir dil modeli olan AgricultureBERT adlı tarıma özel bir modelle karşılaştık. Bu model, tarım alanındaki bilimsel ve genel çalışmalardan oluşan dengeli bir veri kümesi üzerinde eğitildi ve tarım araştırmalarının ve pratik bilginin farklı alanlarından gelen bilgileri kapsadı.

AgricultureBERT'i eğitmek için kullanılan derlem, ABD Hükümeti'nin Ulusal Tarım Kütüphanesi'nden (NAL) 1,2 milyon paragraf ve Tarım Alanındaki kitaplardan ve yaygın literatürden 5,3 milyon paragraf içermektedir. Model, girdi cümlesindeki kelimelerin 15%'sinin maskelenmesini ve ardından modelin maskelenmiş kelimeleri tahmin etmesini içeren Maskelenmiş Dil Modellemesi (MLM) kendi kendine denetimli öğrenme yaklaşımı kullanılarak eğitilmiştir. Bu yaklaşım, modelin cümlenin çift yönlü bir temsilini öğrenmesini sağlar; bu, genellikle kelimeleri birbiri ardına gören geleneksel tekrarlayan sinir ağlarından (RNN'ler) veya gelecekteki belirteçleri dahili olarak maskeleyen GPT gibi otoregresif modellerden farklıdır.

Bu mevcut model değerli içgörüler sağlayabilir ve faydalı bir başlangıç noktası olarak hizmet edebilir, agri1.ai'deki nihai hedefimiz tarım için kendi alana özgü LLM'mizi geliştirmektir. Bunu yaparak, tarım sektörünün ihtiyaçlarına daha da uygun bir model oluşturabileceğimize ve kullanıcılarımıza daha da doğru ve ilgili bilgiler sağlayabileceğimize inanıyoruz.

Keep It Agile: Yolculuk Devam Ediyor

Hızla gelişen yapay zeka alanında, sürekli öğrenme ve adaptasyon kilit önem taşıyor. Bu yolculuk özellikle benim için derin bir öğrenme deneyimi oldu, Max.

Kullanıcıların tarımsal bağlamda yapay zeka ile etkileşime girdiği benzersiz yolları anlamak hem aydınlatıcı hem de öğretici oldu. Dünya çapındaki çiftçilerden aldığımız her sorgu, agri1.ai'nin ele alabileceği gerçek dünya zorlukları hakkında paha biçilmez bilgiler sağlıyor. Yaklaşımımız yinelemeli - kullanıcı etkileşimlerini gözlemliyor, kullanıcılarla diyaloğa giriyor, çözümler geliştiriyor, bunları gönderiyor ve ardından yeniden değerlendiriyoruz.

Bu döngü, ürünümüzü sürekli olarak iyileştirmemize ve geliştirmemize olanak tanıyarak kullanıcılarımız için alakalı ve kullanışlı kalmasını sağlar. agri1.ai'nin kullanılabilirliğini daha da iyileştirmek için kullanıcı arayüzü (UI) ve kullanıcı deneyimi (UX) geliştirmelerinin potansiyeli konusunda heyecanlıyız. Yapay zeka alanındaki gelişimin hızı nefes kesici ve düzenli olarak yeni modeller ve teknolojiler ortaya çıkıyor. Bu gelişmeleri yakından takip etmeye, agri1.ai'yi geliştirmek ve dünya çapındaki çiftçilere ve tarım işletmelerine daha iyi hizmet vermek için bunlardan nasıl yararlanabileceğimizi araştırmaya kararlıyız.

Bunun sadece bir başlangıç olduğunun farkındayım. agri1.ai yolculuğu devam eden bir süreçtir ve öğrenmeye, uyum sağlamaya ve gelişmeye devam etmeye kararlıyım. Yapay zekanın tarımı dönüştürme potansiyeli konusunda heyecanlıyım ve bu yolculuğun bir parçası olma fırsatı için minnettarım. Bu macerada bize katıldığınız için teşekkür ederim.