agri1.ai: Двостороння ШІ для сільського господарства з LLM та ChatGPT

Agri1.ai: Розкриття потенціалу ШІ у землеробстві

Ласкаво просимо до світу Великих мовних моделей (LLM), таких як Claude, Llama та ChatGPT, у сільському господарстві, ласкаво просимо до agri1.ai, ініціативи, яка має на меті дослідити потенціал штучного інтелекту (ШІ) у сільськогосподарській галузі. Оскільки населення світу продовжує зростати, попит на ефективні та сталі методи ведення сільського господарства стає як ніколи нагальним. ШІ, завдяки своїй здатності аналізувати величезні обсяги даних та робити точні прогнози, може стати вирішальним фактором у задоволенні цього попиту.

Подвійна стратегія ШІ Agri1.ai

За допомогою agri1.ai ми застосовуємо двосторонній підхід до використання потужності ШІ для сільського господарства. З одного боку, ми розробляємо інтерфейс користувача, який використовує існуючу Велику мовну модель (LLM), доналаштовуючи її, вбудовуючи та контекстуалізуючи за допомогою загальнодоступних та внутрішніх даних. З іншого боку, ми досліджуємо можливість створення власної доменно-специфічної LLM для сільського господарства.

У швидкозмінних умовах, як щодо клімату, так і щодо ринків, концепція agri1.ai стає все більш важливою. Це особливо актуально для великих агропромислових суспільств та регіонів, таких як африканський континент, де брак знань може призвести до значних викликів у сільському господарстві. Однією з місій agri1.ai є вирішення цих проблем, підтримка дрібних фермерів у їхній боротьбі зі швидкозмінними кліматичними умовами та надання кращих консультацій щодо нових сільськогосподарських культур залежно від кліматичних та ґрунтових умов. Брак освіти в певних частинах світу також є мотивацією для нас підтримувати фермерів через нашу ініціативу.

Поточний стан agri1.ai: подолання розриву між людьми та ШІ

В основі нашої ініціативи agri1.ai слугує динамічною платформою, що долає розрив між людьми в сільському господарстві та світом програмного забезпечення та алгоритмів ШІ. Наша головна мета – сприяти безперебійній взаємодії між цими двома суб'єктами, сприяючи симбіотичним відносинам, що підвищують ефективність та стійкість сільськогосподарських практик.

Наразі agri1.ai працює на основі GPT від OpenAI, передової Великої мовної моделі (LLM). Ми частково адаптували та доналаштували цю модель, щоб краще розуміти та генерувати тексти, орієнтовані на сільське господарство, підвищуючи її релевантність та корисність для наших користувачів. Крім того, ми частково інтегрували вбудовування даних, об'єднуючи як загальнодоступні, так і внутрішні дані, щоб посилити контекстуальне розуміння моделлю сільськогосподарського домену.

Правила: Зберігайте технічні терміни, цифри, одиниці вимірювання, URL-адреси, форматування markdown та назви брендів. Використовуйте професійну сільськогосподарську термінологію.

У сфері ШІ простота часто є ключем до успіху. Створення та розгортання додатків ШІ може бути складним процесом, і збереження відчуття простоти в нашій діяльності дозволяє нам зосередитися на наданні високоякісного, зручного для користувача сервісу. Спираючись на існуючу, розміщену LLM, ми можемо використовувати потужність передового ШІ, зберігаючи при цьому оптимізовану та ефективну систему.

Одним з наріжних каменів нашої діяльності є управління даними. Ми визнаємо критичну важливість управління доступністю, зручністю використання, цілісністю та безпекою даних наших користувачів. Цей комплексний підхід до управління даними не тільки забезпечує надійність та корисність інформації, наданої agri1.ai, але й вирішує ключові питання, такі як відповідність нормативним вимогам, конфіденційність, якість та безпека. Ми розуміємо, що агробізнес має обґрунтовані побоювання щодо витоку даних та можливості навчання LLM на внутрішніх даних, що ставить під загрозу суверенітет даних. Ми хочемо запевнити наших користувачів, що ми дуже серйозно ставимося до цих побоювань і активно працюємо над стратегіями для вирішення цих проблем.

Продовжуючи вдосконалювати та покращувати agri1.ai, ми також досліджуємо можливість створення нової LLM шляхом перенавчання або доналаштування існуючої LLM. Цей підхід потенційно може дозволити нам створити більш спеціалізовану та ефективну модель для сільського господарства.

Майбутнє agri1.ai: Доменно-спеціалізована велика мовна модель для сільського господарства

Хоча ми пишаємося тим, чого досягли з agri1.ai досі, ми не зупиняємося на досягнутому. Ми також досліджуємо можливість створення власної доменно-спеціалізованої LLM для сільського господарства. Ця модель, яку ми називаємо agriLLM (робоча назва), буде навчатися на великому обсязі текстових даних, пов'язаних із сільським господарством, що зробить її експертом у мові та нюансах аграрної галузі.

Створення agriLLM буде складним процесом, що включає збір даних, очищення та попередню обробку даних, вибір моделі, навчання моделі, доналаштування, оцінку та тестування, а також розгортання. Ми також плануємо залучити експертів з різних галузей сільського господарства, щоб допомогти нам створити детальні навчальні набори даних та доналаштувати модель.

Створення доменно-спеціалізованої LLM для сільського господарства є складним, але досяжним завданням. Воно включає низку кроків від збору даних до безперервного вдосконалення. Дотримуючись цього процесу, ми прагнемо розробити LLM, яка зможе надавати точну, релевантну та корисну інформацію користувачам у галузі сільського господарства.

Підходи та моделі з відкритим вихідним кодом

Ми уважно стежимо за розвитком подій у ширшій спільноті ШІ. Одним з ресурсів, який ми знайшли особливо корисним, є LMSYS leaderboard, який ранжує різні LLM на основі їхньої продуктивності. Деякі з моделей у цьому рейтингу, такі як GPT-4 від OpenAI та Claude-v1 від Anthropic, потенційно можуть бути використані як основа для agriLLM.

Звісно, ось переклад тексту українською мовою з дотриманням ваших правил:

Однак ми також усвідомлюємо розрив між пропрієтарними та відкритими моделями. Хоча пропрієтарні моделі, як-от GPT-4, наразі лідирують, ми оптимістично ставимося до потенціалу відкритих моделей наздогнати їх. Однією з таких відкритих моделей є MosaicML, яка надає гнучку та модульну платформу для моделей машинного навчання, і потенційно може бути використана для тренування нашої власної LLM.

MosaicML пропонує низку функцій, які можуть бути корисними для розробки agriLLM. Вона дозволяє тренувати моделі з багатомільярдними параметрами за години, а не дні, і забезпечує ефективне масштабування у великих обсягах. Вона також надає автоматичні покращення продуктивності, дозволяючи користувачам залишатися на передовій ефективності. Платформа MosaicML підтримує тренування великих мовних моделей у масштабі за допомогою однієї команди, а також забезпечує автоматичне відновлення після збоїв вузлів та сплесків втрат, що може бути особливо корисним для тривалого тренування, пов'язаного з великими моделями, як-от agriLLM.

У нашому дослідженні ми натрапили на конкретну модель для сільського господарства під назвою AgricultureBERT, мовну модель на основі BERT, яка була додатково попередньо навчена з контрольної точки SciBERT. Ця модель була навчена на збалансованому наборі даних наукових та загальних робіт у сфері сільського господарства, що охоплює знання з різних галузей досліджень сільського господарства та практичні знання.

Корпус, використаний для тренування AgricultureBERT, містить 1,2 мільйона параграфів з Національної сільськогосподарської бібліотеки (NAL) уряду США та 5,3 мільйона параграфів з книг та загальної літератури з галузі сільського господарства. Модель була навчена за допомогою підходу самокерованого навчання Masked Language Modeling (MLM), який передбачає маскування 15% слів у вхідному реченні, а потім передбачення моделлю замаскованих слів. Цей підхід дозволяє моделі вивчати двонаправлене представлення речення, що відрізняється від традиційних рекурентних нейронних мереж (RNN), які зазвичай бачать слова одне за одним, або від авторегресивних моделей, як-от GPT, які внутрішньо маскують майбутні токени.

Ця існуюча модель може надати цінну інформацію та слугувати корисним початковим етапом, але наша кінцева мета в agri1.ai — розробити власну доменно-специфічну LLM для сільського господарства. Ми віримо, що, зробивши це, ми зможемо створити модель, яка буде ще більш адаптована до потреб агропромислового комплексу та зможе надавати ще точнішу та релевантнішу інформацію нашим користувачам.

Ось переклад тексту українською мовою з дотриманням ваших правил:

У стрімко мінливому світі ШІ безперервне навчання та адаптація є ключовими. Цей шлях став глибоким навчальним досвідом, особливо для мене, Макса.

Розуміння унікальних способів взаємодії користувачів зі ШІ в аграрному контексті було як просвітницьким, так і повчальним. Кожен запит, який ми отримуємо від фермерів у всьому світі, надає безцінну інформацію про реальні виклики, які може вирішити agri1.ai. Наш підхід є ітеративним – ми спостерігаємо за взаємодією користувачів, ведемо діалог з ними, розробляємо рішення, впроваджуємо їх, а потім переоцінюємо.

Цей цикл дозволяє нам постійно вдосконалювати та покращувати наш продукт, забезпечуючи його актуальність та корисність для наших користувачів. Ми захоплені потенціалом покращень інтерфейсу користувача (UI) та досвіду користувача (UX) для подальшого підвищення зручності використання agri1.ai. Темп розвитку в сфері ШІ захоплює дух, з регулярним появою нових моделей та технологій. Ми прагнемо бути в курсі цих розробок, досліджуючи, як ми можемо їх використовувати для покращення agri1.ai та кращого обслуговування фермерів та агробізнесу в усьому світі.

Я усвідомлюю, що це лише початок. Шлях agri1.ai є безперервним процесом, і я прагну продовжувати вчитися, адаптуватися та вдосконалюватися. Я захоплений потенціалом ШІ трансформувати сільське господарство і вдячний за можливість бути частиною цього шляху. Дякуємо, що приєдналися до нас у цій пригоді.

---

---

Джерела

• LMSYS Chatbot Arena Leaderboard - LMSYS Org (2025) - LMSYS Chatbot Arena Leaderboard — це відкрита платформа, створена на основі краудсорсингу для оцінки великих мовних моделей (LLM).
• MosaicML Research (2025) - Надзвичайно швидка оцінка LLM для навчання в контексті. З MosaicML ви тепер можете оцінювати LLM на завданнях навчання в контексті в сотні разів швидше, ніж за допомогою інших систем оцінки.