agri1.ai: ایل ایل ایم کے لیے دو طرفہ نقطہ نظر، زراعت میں چیٹ جی پی ٹی - فرنٹ اینڈ ایمبیڈنگ اور زراعت کے لیے ڈومین کے لیے مخصوص بڑی زبان کا ماڈل

LLMS کی دنیا میں خوش آمدید جیسے Claude, Llama اور chatGPT in زراعت، agri1.ai میں خوش آمدید، ایک ایسا اقدام جس کا مقصد زراعت کی صنعت میں مصنوعی ذہانت (AI) کی صلاحیت کو تلاش کرنا ہے۔ جیسا کہ عالمی آبادی میں اضافہ جاری ہے، موثر اور پائیدار کاشتکاری کے طریقوں کی مانگ پہلے سے کہیں زیادہ زور دار ہے۔ AI، ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کرنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے کی صلاحیت کے ساتھ، اس طلب کو پورا کرنے میں گیم چینجر ثابت ہو سکتا ہے۔

تعارف
agri1.ai کی موجودہ حالت
زراعت کے لیے agri1.ai اور ڈومین کے لیے مخصوص بڑی زبان کے ماڈل کا مستقبل
ایل ایل ایم اوپن سورس اپروچز اور ماڈلز
زراعت میں موجودہ ایل ایل ایم

تعارف

کے ساتھ agri1.ai، ہم زراعت کے لیے AI کی طاقت کو استعمال کرنے کے لیے دو طرفہ طریقہ اختیار کر رہے ہیں۔ ایک طرف، ہم ایک فرنٹ اینڈ انٹرفیس تیار کر رہے ہیں جو ایک موجودہ Large Language Model (LLM) کا استعمال کرتا ہے، اسے ٹھیک بناتا ہے، اسے سرایت کرتا ہے، اور اسے عوامی اور اندرونی ڈیٹا کے ساتھ سیاق و سباق کے مطابق بناتا ہے۔ دوسری طرف، ہم زراعت کے لیے اپنا ڈومین مخصوص LLM بنانے کے امکان کو تلاش کر رہے ہیں۔

تیزی سے بدلتے ہوئے ماحول میں، آب و ہوا اور بازاروں کے لحاظ سے، agri1.ai کا تصور تیزی سے اہم ہوتا جا رہا ہے۔ یہ خاص طور پر زراعت سے چلنے والے بڑے معاشروں اور افریقی براعظم جیسے خطوں کے لیے سچ ہے، جہاں علم کی کمی زراعت کے اندر اہم چیلنجوں کا باعث بن سکتی ہے۔ agri1.ai کا ایک مشن ان مسائل کو حل کرنا، تیزی سے بدلتے ہوئے موسمی حالات کے ساتھ جدوجہد میں چھوٹے کسانوں کی مدد کرنا، اور موسم اور مٹی کے حالات کے لحاظ سے نئی زرعی ثقافتوں کے لیے بہتر مشاورت فراہم کرنا ہے۔ دنیا کے بعض حصوں میں تعلیم کی کمی بھی ہمارے لیے اپنے اقدام کے ذریعے کسانوں کی مدد کرنے کی تحریک ہے۔

agri1.ai کی موجودہ حالت: انسانوں اور مصنوعی ذہانت کے درمیان خلا کو ختم کرنا

ہمارے اقدام کے مرکز میں، agri1.ai ایک متحرک پلیٹ فارم کے طور پر کام کرتا ہے، جو زراعت میں انسانوں اور AI سافٹ ویئر اور الگورتھم کی دنیا کے درمیان فاصلوں کو ختم کرتا ہے۔ ہمارا بنیادی مقصد ان دونوں اداروں کے درمیان ہموار تعامل کی سہولت فراہم کرنا ہے، ایک ایسے سمبیوٹک تعلقات کو فروغ دینا جو زرعی طریقوں کی کارکردگی اور پائیداری کو بڑھاتا ہے۔

فی الحال، a gri1.ai OpenAI کے GPT کی بنیاد پر کام کرتا ہے، جو ایک جدید ترین لارج لینگویج ماڈل (LLM) ہے۔ ہم نے اپنے صارفین کے لیے اس کی مطابقت اور افادیت کو بڑھاتے ہوئے، زراعت پر مبنی متن کو بہتر طور پر سمجھنے اور تخلیق کرنے کے لیے اس ماڈل کو جزوی طور پر ڈھال لیا ہے، اسے ٹھیک بنایا ہے۔ مزید برآں، ہم نے زرعی ڈومین کے ماڈل کی سیاق و سباق کی سمجھ کو بڑھانے کے لیے، عوامی اور اندرونی دونوں ڈیٹا کو یکجا کرتے ہوئے، جزوی طور پر ڈیٹا ایمبیڈنگز کو شامل کیا ہے۔

AI کے دائرے میں، سادگی اکثر کامیابی کی کلید ہوتی ہے۔ AI ایپلیکیشنز کی تعمیر اور تعیناتی ایک پیچیدہ عمل ہو سکتا ہے، اور اپنے آپریشنز میں سادگی کے احساس کو برقرار رکھنے سے ہمیں ایک اعلیٰ معیار کی، صارف دوست سروس کی فراہمی پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ ایک موجودہ، میزبان LLM پر تعمیر کرکے، ہم ایک ہموار اور موثر نظام کو برقرار رکھتے ہوئے جدید AI کی طاقت سے فائدہ اٹھانے کے قابل ہیں۔

ہمارے آپریشن کی بنیادوں میں سے ایک ڈیٹا گورننس ہے۔ ہم اپنے صارفین کے ڈیٹا کی دستیابی، استعمال، سالمیت، اور حفاظت کے انتظام کی اہم اہمیت کو تسلیم کرتے ہیں۔ ڈیٹا گورننس کے لیے یہ جامع نقطہ نظر نہ صرف agri1.ai کے ذریعے فراہم کردہ معلومات کی وشوسنییتا اور افادیت کو یقینی بناتا ہے بلکہ ریگولیٹری تعمیل، رازداری، معیار اور سلامتی جیسے اہم خدشات کو بھی دور کرتا ہے۔ ہم سمجھتے ہیں کہ زرعی کاروباروں کو ڈیٹا کے لیکیج اور LLMs کے اندرونی ڈیٹا پر تربیت دینے کے امکانات کے بارے میں درست خدشات ہیں، جو ڈیٹا کی خودمختاری سے سمجھوتہ کرتے ہیں۔ ہم اپنے صارفین کو یقین دلانا چاہتے ہیں کہ ہم ان خدشات کو بہت سنجیدگی سے لیتے ہیں اور ان مسائل کو حل کرنے کی حکمت عملیوں پر فعال طور پر کام کر رہے ہیں۔

جیسا کہ ہم agri1.ai کو بہتر اور بڑھانا جاری رکھے ہوئے ہیں، ہم موجودہ LLM کو دوبارہ تربیت دے کر، یا ٹھیک ٹیوننگ کرکے ایک نیا LLM بنانے کے امکان کو بھی تلاش کر رہے ہیں۔ یہ نقطہ نظر ممکنہ طور پر ہمیں زراعت کے لیے زیادہ خصوصی اور موثر ماڈل بنانے کی اجازت دے سکتا ہے۔

agri1.ai کا مستقبل: زراعت کے لیے ڈومین کے لیے مخصوص بڑی زبان کا ماڈل

اگرچہ ہمیں اس پر فخر ہے کہ ہم نے agri1.ai کے ساتھ اب تک جو کچھ حاصل کیا ہے، ہم وہیں نہیں رک رہے ہیں۔ ہم زراعت کے لیے اپنے ڈومین کے لیے مخصوص LLM بنانے کے امکان کو بھی تلاش کر رہے ہیں۔ یہ ماڈل، جسے ہم ایگری ایل ایل ایم (ورکنگ ٹائٹل) کہہ رہے ہیں، کو زراعت سے متعلق متنی اعداد و شمار کی ایک بڑی مقدار پر تربیت دی جائے گی، جو اسے زراعت کی صنعت کی زبان اور باریکیوں کا ماہر بنائے گا۔

ایگری ایل ایل ایم بنانا ایک پیچیدہ عمل ہوگا، جس میں ڈیٹا اکٹھا کرنا، ڈیٹا کی صفائی اور پری پروسیسنگ، ماڈل کا انتخاب، ماڈل ٹریننگ، فائن ٹیوننگ، تشخیص اور جانچ، اور تعیناتی شامل ہیں۔ ہم زراعت کے مختلف شعبوں میں ماہرین کو شامل کرنے کا بھی منصوبہ بنا رہے ہیں تاکہ ہمیں تفصیلی تربیتی ڈیٹا سیٹس بنانے اور ماڈل کو بہتر بنانے میں مدد ملے۔

ڈیٹا اکٹھا کرنا: زراعت کے لیے ڈومین کے لیے مخصوص LLM بنانے کے پہلے قدم میں فیلڈ سے متعلقہ ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار جمع کرنا شامل ہے۔ اس میں سائنسی مضامین، تحقیقی مقالے، فارمنگ گائیڈز، موسم کی رپورٹیں، فصل کی پیداوار کا ڈیٹا، اور بہت کچھ شامل ہو سکتا ہے۔ اعداد و شمار کو زراعت کے اندر موضوعات کی ایک وسیع رینج کا احاطہ کرنا چاہئے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ماڈل فیلڈ کے تمام پہلوؤں میں اچھی طرح سے اور علم والا ہے۔ ویب سکریپنگ جیسے ٹولز کا استعمال مختلف آن لائن ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرنے کے عمل کو خودکار کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
ڈیٹا پری پروسیسنگ: ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بعد، اسے ایل ایل ایم کی تربیت کے لیے تیار کرنے کے لیے پہلے سے تیار کرنے کی ضرورت ہے۔ اس میں ڈیٹا کو صاف کرنا (ڈپلیکیٹس کو ہٹانا، گمشدہ یا غلط اقدار کو درست کرنا)، نارملائزیشن (تمام متن کو چھوٹے حروف میں تبدیل کرنا، اوقاف کو ہٹانا، اور الفاظ کو روکنا) اور ٹوکنائزیشن (متن کو انفرادی الفاظ یا فقروں میں توڑنا تاکہ الفاظ کی تخلیق ہو سکے۔ زبان کا ماڈل)۔
ماڈل کا انتخاب اور ترتیب: اگلا مرحلہ ایل ایل ایم کے لیے موزوں ماڈل آرکیٹیکچر کا انتخاب کرنا ہے۔ GPT-3 اور BERT جیسے ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈلز متن کے طویل سلسلے کو ہینڈل کرنے اور اعلیٰ معیار کے آؤٹ پٹ پیدا کرنے کی صلاحیت کی وجہ سے مقبول انتخاب ہیں۔ ماڈل کی ترتیب، بشمول تہوں کی تعداد، توجہ کے سر، نقصان کا فنکشن، اور ہائپر پیرامیٹر، کو اس مرحلے پر بیان کرنے کی ضرورت ہے۔
ماڈل ٹریننگ: اس کے بعد ماڈل کو پہلے سے تیار کردہ ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے۔ اس میں الفاظ کی ترتیب کے ساتھ ماڈل کو پیش کرنا اور ترتیب میں اگلے لفظ کی پیشین گوئی کرنے کی تربیت دینا شامل ہے۔ ماڈل اپنی پیشن گوئی اور اصل اگلے لفظ کے درمیان فرق کی بنیاد پر اپنے وزن کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ یہ عمل لاکھوں بار دہرایا جاتا ہے جب تک کہ ماڈل کارکردگی کی تسلی بخش سطح تک نہ پہنچ جائے۔
تشخیص اور فائن ٹیوننگ: ابتدائی تربیت کے بعد، ماڈل کا الگ ٹیسٹ ڈیٹا سیٹ پر جائزہ لیا جاتا ہے۔ تشخیص کے نتائج کی بنیاد پر، ماڈل کو کچھ ٹھیک ٹیوننگ کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ اس میں اس کے ہائپر پیرامیٹر کو ایڈجسٹ کرنا، فن تعمیر کو تبدیل کرنا، یا اس کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے اضافی ڈیٹا کی تربیت شامل ہو سکتی ہے۔
ڈومین کے لیے مخصوص فائن ٹیوننگ: ایل ایل ایم کو زراعت کے لیے مخصوص بنانے کے لیے، اسے پہلے مرحلے میں جمع کیے گئے ڈومین کے لیے مخصوص ڈیٹا پر ٹھیک کیا جاتا ہے۔ اس سے ماڈل کو زراعت کے ڈومین کی منفرد اصطلاحات، سیاق و سباق اور باریکیوں کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔
agri1.ai کے ساتھ انضمام: ڈومین کے لیے مخصوص LLM تیار ہونے کے بعد، یہ agri1.ai سسٹم کے ساتھ مربوط ہو جاتا ہے۔ اس میں agri1.ai کو نئے LLM کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دینے کے لیے ضروری APIs اور انٹرفیسز کو ترتیب دینا شامل ہے۔
صارف کی جانچ اور رائے: اپڈیٹ شدہ agri1.ai سسٹم کو آخری صارفین کے ذریعے جانچا جاتا ہے۔ ان کے تاثرات جمع کیے جاتے ہیں اور بہتری کے لیے کسی بھی مسئلے یا شعبے کی نشاندہی کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔
مسلسل بہتری: صارف کے تاثرات کی بنیاد پر، LLM کو مسلسل اپ ڈیٹ اور بہتر کیا جاتا ہے۔ اس میں مزید فائن ٹیوننگ، ٹریننگ سیٹ میں مزید ڈیٹا شامل کرنا، یا ماڈل آرکیٹیکچر کو ٹیویک کرنا شامل ہو سکتا ہے۔
نگرانی اور دیکھ بھال: آخر میں، LLM کی کارکردگی کی مسلسل نگرانی کی جاتی ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ یہ درست اور مفید پیداوار فراہم کر رہا ہے۔ نظام کو آسانی سے چلانے کے لیے باقاعدہ دیکھ بھال بھی کی جاتی ہے۔

زراعت کے لیے ڈومین کے لیے مخصوص LLM بنانا ایک پیچیدہ لیکن قابل حصول کام ہے۔ اس میں ڈیٹا اکٹھا کرنے سے لے کر مسلسل بہتری تک کئی مراحل شامل ہیں۔ اس عمل پر عمل کرتے ہوئے، ہمارا مقصد ایک LLM تیار کرنا ہے جو زراعت کی صنعت میں صارفین کو درست، متعلقہ اور مفید معلومات فراہم کر سکے۔

اوپن سورس اپروچز اور ماڈلز

ہم وسیع تر AI کمیونٹی میں ہونے والی پیش رفت پر گہری نظر رکھے ہوئے ہیں۔ ایک وسیلہ جو ہم نے خاص طور پر مفید پایا ہے وہ ہے۔ LMSYS لیڈر بورڈجو مختلف LLMs کو ان کی کارکردگی کی بنیاد پر درجہ بندی کرتا ہے۔ اس لیڈر بورڈ پر کچھ ماڈلز، جیسے OpenAI's GPT-4 اور Anthropic's Claude-v1، کو ممکنہ طور پر agriLLM کی بنیاد کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔

تاہم، ہم ملکیتی اور اوپن سورس ماڈلز کے درمیان فرق سے بھی واقف ہیں۔ اگرچہ GPT-4 جیسے ملکیتی ماڈلز فی الحال پیک کی قیادت کرتے ہیں، ہم اوپن سورس ماڈلز کے حصول کے امکانات کے بارے میں پر امید ہیں۔ ایسا ہی ایک اوپن سورس ماڈل MosaicML ہے، جو مشین لرننگ ماڈلز کے لیے ایک لچکدار اور ماڈیولر پلیٹ فارم مہیا کرتا ہے، اور ممکنہ طور پر ہمارے اپنے LLM کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

موزیک ایم ایل ایسی خصوصیات کی ایک رینج پیش کرتا ہے جو ایگری ایل ایل ایم کی ترقی کے لیے فائدہ مند ہو سکتی ہیں۔ یہ کئی بلین پیرامیٹر ماڈلز کی تربیت گھنٹوں میں کرنے کی اجازت دیتا ہے، دنوں میں نہیں، اور بڑے پیمانے پر موثر اسکیلنگ پیش کرتا ہے۔ یہ خودکار کارکردگی میں اضافہ بھی فراہم کرتا ہے، جس سے صارفین کو کارکردگی کے خون بہنے والے کنارے پر رہنے کی اجازت ملتی ہے۔ MosaicML کا پلیٹ فارم ایک ہی کمانڈ کے ساتھ بڑے لینگویج ماڈلز کی تربیت میں معاونت کرتا ہے، اور یہ نوڈ کی ناکامیوں اور نقصان کے اسپائکس سے خودکار طور پر دوبارہ شروع ہونا فراہم کرتا ہے، جو خاص طور پر agriLLM جیسے بڑے ماڈلز سے وابستہ طویل تربیتی اوقات کے لیے مفید ہو سکتا ہے۔

زراعت میں موجودہ ایل ایل ایم

ہماری تحقیق میں، ہم نے زراعت کے لیے ایک مخصوص ماڈل دیکھا ہے، جس کا نام AgricultureBERT ہے، BERT پر مبنی زبان کا ماڈل جسے SciBERT کے چیک پوائنٹ سے مزید پہلے سے تربیت دی گئی ہے۔ اس ماڈل کو زراعت کے شعبے میں سائنسی اور عمومی کاموں کے متوازن ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی گئی تھی، جس میں زرعی تحقیق اور عملی علم کے مختلف شعبوں کے علم کو شامل کیا گیا تھا۔

AgricultureBERT کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والے کارپس میں امریکی حکومت کی جانب سے نیشنل ایگریکلچرل لائبریری (NAL) کے 1.2 ملین پیراگراف اور ایگریکلچر ڈومین کی کتابوں اور عام لٹریچر کے 5.3 ملین پیراگراف شامل ہیں۔ ماڈل کو ماسکڈ لینگویج ماڈلنگ (MLM) کے خود زیر نگرانی سیکھنے کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی گئی تھی، جس میں ان پٹ جملے میں الفاظ کی 15% کو ماسک کرنا اور پھر ماڈل کو نقاب پوش الفاظ کی پیش گوئی کرنا شامل ہے۔ یہ نقطہ نظر ماڈل کو جملے کی دو طرفہ نمائندگی سیکھنے کی اجازت دیتا ہے، جو روایتی ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs) سے مختلف ہے جو عام طور پر ایک کے بعد ایک الفاظ دیکھتے ہیں، یا GPT جیسے خودکار ماڈلز سے جو مستقبل کے ٹوکنز کو اندرونی طور پر چھپاتے ہیں۔

یہ موجودہ ماڈل قیمتی بصیرت فراہم کر سکتا ہے اور ایک مفید نقطہ آغاز کے طور پر کام کر سکتا ہے، agri1.ai پر ہمارا حتمی مقصد زراعت کے لیے اپنے ڈومین کے لیے مخصوص LLM تیار کرنا ہے۔ ہمیں یقین ہے کہ ایسا کرنے سے، ہم ایک ایسا ماڈل بنا سکتے ہیں جو زراعت کی صنعت کی ضروریات کے مطابق ہو اور جو ہمارے صارفین کو اور بھی زیادہ درست اور متعلقہ معلومات فراہم کر سکے۔

اسے چست رکھیں: سفر جاری ہے۔

AI کے تیزی سے ارتقا پذیر میدان میں، مسلسل سیکھنے اور موافقت کلیدی حیثیت رکھتی ہے۔ یہ سفر ایک گہرا سیکھنے کا تجربہ رہا ہے، خاص طور پر میرے لیے، میکس۔

ان منفرد طریقوں کو سمجھنا جن میں صارفین زرعی سیاق و سباق کے اندر AI کے ساتھ تعامل کرتے ہیں روشن اور سبق آموز دونوں رہے ہیں۔ ہر ایک سوال جو ہمیں دنیا بھر کے کسانوں سے موصول ہوتا ہے وہ حقیقی دنیا کے چیلنجوں کے بارے میں انمول بصیرت فراہم کرتا ہے جنہیں agri1.ai حل کر سکتا ہے۔ ہمارا نقطہ نظر تکراری ہے - ہم صارف کی بات چیت کا مشاہدہ کرتے ہیں، صارفین کے ساتھ بات چیت میں مشغول ہوتے ہیں، حل تیار کرتے ہیں، انہیں بھیجتے ہیں، اور پھر دوبارہ جائزہ لیتے ہیں۔

یہ سائیکل ہمیں اپنی مصنوعات کو مسلسل بہتر اور بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ یہ ہمارے صارفین کے لیے متعلقہ اور مفید رہے۔ ہم agri1.ai کے استعمال کو مزید بہتر بنانے کے لیے یوزر انٹرفیس (UI) اور صارف کے تجربے (UX) میں اضافے کی صلاحیت کے بارے میں پرجوش ہیں۔ AI منظر میں ترقی کی رفتار دم توڑ رہی ہے، نئے ماڈلز اور ٹیکنالوجیز باقاعدگی سے ابھر رہی ہیں۔ ہم ان پیش رفتوں سے باخبر رہنے کے لیے پرعزم ہیں، اس بات کی کھوج کرتے ہوئے کہ ہم کس طرح ان سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں تاکہ agri1.ai کو بہتر بنایا جا سکے اور دنیا بھر میں کسانوں اور زرعی کاروباروں کی بہتر خدمت کی جا سکے۔

میں تسلیم کرتا ہوں کہ یہ صرف شروعات ہے۔ agri1.ai کا سفر ایک جاری عمل ہے، اور میں سیکھنے، اپنانے اور بہتر بنانے کے لیے پرعزم ہوں۔ میں زراعت کو تبدیل کرنے کے لیے AI کی صلاحیت کے بارے میں پرجوش ہوں، اور میں اس سفر کا حصہ بننے کے موقع کے لیے شکر گزار ہوں۔ اس مہم جوئی میں ہمارے ساتھ شامل ہونے کا شکریہ۔