agri1.ai: A Two-Sided Approach to LLMs, chatGPT in Agriculture - Frontend & Embedding and Domain-Specific Large Language Model for Agriculture

Welcome to the world of LLMS such as Claude, Llama and chatGPT in agriculture, welcome to agri1.ai, an initiative that aims to explore the potential of artificial intelligence (AI) in the agriculture industry. As the global population continues to grow, the demand for efficient and sustainable farming practices is more pressing than ever. AI, with its ability to analyze vast amounts of data and make accurate predictions, could be a game-changer in meeting this demand.

Giới thiệu
Current state of agri1.ai
The future of agri1.ai & Domain-Specific Large Language Model for Agriculture
Các phương pháp và mô hình mã nguồn mở LLM
Các LLM hiện có trong Nông nghiệp

Giới thiệu

Với agri1.ai, chúng tôi đang áp dụng cách tiếp cận hai mặt để khai thác sức mạnh của AI cho nông nghiệp. Một mặt, chúng tôi đang phát triển giao diện lối vào sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện có, tinh chỉnh, nhúng và bối cảnh hóa giao diện đó với dữ liệu công khai và nội bộ. Mặt khác, chúng tôi đang khám phá khả năng tạo LLM dành riêng cho lĩnh vực của riêng mình cho nông nghiệp.

In rapidly changing environments, both in terms of climate and markets, the concept of agri1.ai becomes increasingly important. This is especially true for large agriculture-driven societies and regions such as the African continent, where a lack of knowledge can lead to significant challenges within agriculture. One of the missions of agri1.ai is to address these issues, supporting smallholder farmers in their struggle with rapidly changing climatic conditions, and providing better consultation for new agricultural cultures depending on climatic and soil conditions. The lack of education in certain parts of the world is also a motivation for us to support farmers through our initiative.

The Current State of agri1.ai: Bridging the Gap Between Humans and AI

At the heart of our initiative, agri1.ai serves as a dynamic platform, bridging the gap between humans in agriculture and the world of AI software and algorithms. Our primary goal is to facilitate a seamless interaction between these two entities, fostering a symbiotic relationship that enhances the efficiency and sustainability of agricultural practices.

Hiện nay, Một gri1.ai hoạt động trên nền tảng GPT của OpenAI, một Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến. Chúng tôi đã điều chỉnh một phần, tinh chỉnh mô hình này để hiểu rõ hơn và tạo ra văn bản tập trung vào nông nghiệp, nâng cao mức độ liên quan và tiện ích của nó cho người dùng của chúng tôi. Hơn nữa, chúng tôi đã kết hợp một phần việc nhúng dữ liệu, tích hợp cả dữ liệu công khai và nội bộ, để tăng cường hiểu biết theo ngữ cảnh của mô hình về lĩnh vực nông nghiệp.

Trong lĩnh vực AI, sự đơn giản thường là chìa khóa thành công. Xây dựng và triển khai các ứng dụng AI có thể là một quá trình phức tạp và việc duy trì cảm giác đơn giản trong các hoạt động của chúng tôi cho phép chúng tôi tập trung vào việc cung cấp dịch vụ chất lượng cao, thân thiện với người dùng. Bằng cách xây dựng dựa trên LLM hiện có, được lưu trữ, chúng tôi có thể tận dụng sức mạnh của AI tiên tiến trong khi vẫn duy trì một hệ thống hợp lý và hiệu quả.

One of the cornerstones of our operation is data governance. We recognize the critical importance of managing the availability, usability, integrity, and security of our users’ data. This comprehensive approach to data governance not only ensures the reliability and usefulness of the information provided by agri1.ai but also addresses key concerns such as regulatory compliance, privacy, quality, and security. We understand that agribusinesses have valid concerns about data leakage and the potential for LLMs to be trained on internal data, compromising data sovereignty. We want to assure our users that we take these concerns very seriously and are actively working on strategies to address these issues.

As we continue to refine and enhance agri1.ai , we’re also exploring the possibility of creating a new LLM by retraining, or fine-tuning an existing LLM. This approach could potentially allow us to create a more specialized and effective model for agriculture.

The Future of agri1.ai: Domain-Specific Large Language Model for Agriculture

While we’re proud of what we’ve achieved with agri1.ai so far, we’re not stopping there. We’re also exploring the possibility of creating our own domain-specific LLM for agriculture. This model, which we’re calling agriLLM (working title), would be trained on a large amount of agriculture-related text data, making it an expert in the language and nuances of the agriculture industry.

Tạo agriLLM sẽ là một quy trình phức tạp, bao gồm thu thập dữ liệu, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn mô hình, đào tạo mô hình, tinh chỉnh, đánh giá và thử nghiệm cũng như triển khai. Chúng tôi cũng đang có kế hoạch mời các chuyên gia trong các lĩnh vực nông nghiệp khác nhau tham gia để giúp chúng tôi xây dựng bộ dữ liệu đào tạo chi tiết và tinh chỉnh mô hình.

Thu thập dữ liệu: Bước đầu tiên trong việc xây dựng LLM dành riêng cho lĩnh vực nông nghiệp liên quan đến việc thu thập một lượng lớn dữ liệu liên quan đến lĩnh vực này. Điều này có thể bao gồm các bài báo khoa học, tài liệu nghiên cứu, hướng dẫn canh tác, báo cáo thời tiết, dữ liệu năng suất cây trồng, v.v. Dữ liệu phải bao gồm nhiều chủ đề trong nông nghiệp để đảm bảo mô hình được làm tròn và hiểu biết về mọi khía cạnh của lĩnh vực này. Các công cụ như quét web có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn trực tuyến khác nhau.
Tiền xử lý dữ liệu: Sau khi dữ liệu được thu thập, nó cần được xử lý trước để chuẩn bị cho việc đào tạo LLM. Điều này bao gồm làm sạch dữ liệu (xóa các bản sao, sửa các giá trị bị thiếu hoặc không chính xác), chuẩn hóa (chuyển đổi tất cả văn bản thành chữ thường, xóa dấu chấm câu và dừng từ) và mã hóa (chia văn bản thành các từ hoặc cụm từ riêng lẻ để tạo từ vựng cho mô hình ngôn ngữ).
Lựa chọn và cấu hình mô hình: Bước tiếp theo là chọn kiến trúc mô hình phù hợp cho LLM. Các mô hình dựa trên biến áp như GPT-3 và BERT là những lựa chọn phổ biến do khả năng xử lý chuỗi văn bản dài và tạo đầu ra chất lượng cao. Cấu hình mô hình, bao gồm số lớp, tiêu đề chú ý, hàm mất mát và siêu tham số, cần được chỉ định ở giai đoạn này.
đào tạo người mẫu: Mô hình sau đó được đào tạo trên dữ liệu được xử lý trước. Điều này liên quan đến việc trình bày mô hình với các chuỗi từ và đào tạo nó để dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi. Mô hình điều chỉnh trọng số của nó dựa trên sự khác biệt giữa dự đoán của nó và từ tiếp theo thực tế. Quá trình này được lặp đi lặp lại hàng triệu lần cho đến khi mô hình đạt được mức hiệu suất thỏa đáng.
Đánh giá và tinh chỉnh: Sau quá trình đào tạo ban đầu, mô hình được đánh giá trên một tập dữ liệu thử nghiệm riêng. Dựa trên kết quả đánh giá, mô hình có thể yêu cầu một số tinh chỉnh. Điều này có thể liên quan đến việc điều chỉnh siêu tham số, thay đổi kiến trúc hoặc đào tạo về dữ liệu bổ sung để cải thiện hiệu suất của nó.
Tinh chỉnh dành riêng cho miền: Để làm cho LLM dành riêng cho nông nghiệp, nó được tinh chỉnh dựa trên dữ liệu dành riêng cho miền được thu thập trong bước đầu tiên. Điều này giúp mô hình hiểu được thuật ngữ, bối cảnh và sắc thái độc đáo của lĩnh vực nông nghiệp.
Integration with agri1.ai: Once the domain-specific LLM is ready, it is integrated with the agri1.ai system. This involves setting up the necessary APIs and interfaces to allow agri1.ai to leverage the capabilities of the new LLM.
Kiểm tra và phản hồi của người dùng: The updated agri1.ai system is then tested by end-users. Their feedback is collected and used to identify any issues or areas for improvement.
Cải tiến liên tục: Dựa trên phản hồi của người dùng, LLM liên tục được cập nhật và cải tiến. Điều này có thể liên quan đến việc tinh chỉnh thêm, bổ sung thêm dữ liệu vào tập huấn luyện hoặc điều chỉnh kiến trúc mô hình.
Giám sát và Bảo trì: Cuối cùng, hiệu suất của LLM được theo dõi liên tục để đảm bảo nó cung cấp đầu ra chính xác và hữu ích. Bảo trì thường xuyên cũng được thực hiện để giữ cho hệ thống hoạt động trơn tru.

Xây dựng LLM dành riêng cho lĩnh vực nông nghiệp là một nhiệm vụ phức tạp nhưng có thể đạt được. Nó bao gồm một loạt các bước từ thu thập dữ liệu đến cải tiến liên tục. Bằng cách tuân theo quy trình này, chúng tôi mong muốn phát triển LLM có thể cung cấp thông tin chính xác, phù hợp và hữu ích cho người dùng trong ngành nông nghiệp.

Các phương pháp và mô hình nguồn mở

Chúng tôi đang theo dõi chặt chẽ sự phát triển trong cộng đồng AI rộng lớn hơn. Một tài nguyên mà chúng tôi thấy đặc biệt hữu ích là bảng xếp hạng LMSYS, xếp hạng các LLM khác nhau dựa trên hiệu suất của chúng. Một số mô hình trên bảng thành tích này, chẳng hạn như GPT-4 của OpenAI và Claude-v1 của Anthropic, có khả năng được sử dụng làm nền tảng cho agriLLM.

Tuy nhiên, chúng tôi cũng nhận thức được khoảng cách giữa các mô hình nguồn mở và độc quyền. Mặc dù các mô hình độc quyền như GPT-4 hiện đang dẫn đầu nhóm, nhưng chúng tôi lạc quan về tiềm năng bắt kịp của các mô hình nguồn mở. Một mô hình mã nguồn mở như vậy là MosaicML, cung cấp nền tảng mô-đun và linh hoạt cho các mô hình học máy và có khả năng được sử dụng để đào tạo LLM của chính chúng ta.

KhảmML cung cấp một loạt các tính năng có thể có lợi cho sự phát triển của agriLLM. Nó cho phép đào tạo các mô hình nhiều tỷ tham số trong vài giờ chứ không phải vài ngày và cung cấp khả năng mở rộng hiệu quả ở quy mô lớn. Nó cũng cung cấp các cải tiến hiệu suất tự động, cho phép người dùng luôn đạt được hiệu quả cao nhất. Nền tảng của MosaicML hỗ trợ đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn trên quy mô lớn bằng một lệnh duy nhất và nó cung cấp khả năng tự động tiếp tục lại từ lỗi nút và mất đột biến, điều này có thể đặc biệt hữu ích cho thời gian đào tạo dài liên quan đến các mô hình lớn như agriLLM.

Các LLM hiện có trong Nông nghiệp

Trong nghiên cứu của mình, chúng tôi đã bắt gặp một mô hình cụ thể cho nông nghiệp, có tên là AgricultureBERT, một mô hình ngôn ngữ dựa trên BERT đã được đào tạo trước thêm từ trạm kiểm soát của SciBERT. Mô hình này được đào tạo trên một bộ dữ liệu cân bằng gồm các công trình khoa học và tổng hợp trong lĩnh vực nông nghiệp, bao gồm kiến thức từ các lĩnh vực nghiên cứu nông nghiệp khác nhau và kiến thức thực tế.

Kho ngữ liệu được sử dụng để đào tạo AgriculturalBERT chứa 1,2 triệu đoạn từ Thư viện Nông nghiệp Quốc gia (NAL) của Chính phủ Hoa Kỳ và 5,3 triệu đoạn từ sách và tài liệu phổ biến từ Lĩnh vực Nông nghiệp. Mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng phương pháp học tự giám sát của Mô hình hóa ngôn ngữ ẩn (MLM), bao gồm việc ẩn 15% của các từ trong câu đầu vào và sau đó để mô hình dự đoán các từ ẩn. Cách tiếp cận này cho phép mô hình tìm hiểu cách biểu diễn hai chiều của câu, khác với các mạng thần kinh tái phát truyền thống (RNN) thường nhìn thấy các từ nối tiếp nhau hoặc từ các mô hình tự hồi quy như GPT che giấu bên trong các mã thông báo trong tương lai.

This existing model can provide valuable insights and serve as a useful starting point, our ultimate goal at agri1.ai is to develop our own domain-specific LLM for agriculture. We believe that by doing so, we can create a model that is even more tailored to the needs of the agriculture industry and that can provide even more accurate and relevant information to our users.

Keep It Agile: Hành trình vẫn tiếp tục

Trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng, việc học hỏi và thích ứng liên tục là chìa khóa. Hành trình này là một kinh nghiệm học tập sâu sắc, đặc biệt là đối với tôi, Max.

Understanding the unique ways in which users interact with AI within the agricultural context has been both enlightening and instructive. Each query we receive from farmers worldwide provides invaluable insights into the real-world challenges that agri1.ai can address. Our approach is iterative – we observe user interactions, engage in dialogue with users, develop solutions, ship them, and then reassess.

This cycle allows us to constantly refine and improve our product, ensuring it remains relevant and useful to our users. We’re excited about the potential of user interface (UI) and user experience (UX) enhancements to further improve the usability of agri1.ai . The pace of development in the AI scene is breathtaking, with new models and technologies emerging regularly. We’re committed to staying abreast of these developments, exploring how we can leverage them to enhance agri1.ai and better serve farmers and agribusinesses worldwide.

I do recognize that this is just the beginning. The journey of agri1.ai is an ongoing process, and I am committed to continuing to learn, adapt, and improve. I am excited about the potential of AI to transform agriculture, and I am grateful for the opportunity to be a part of this journey. Thank you for joining us on this adventure.