agri1.ai: Cách tiếp cận hai mặt đối với LLM, chatGPT trong Nông nghiệp - Frontend & Embedding và Mô hình ngôn ngữ lớn theo miền cụ thể cho nông nghiệp

Chào mừng bạn đến với thế giới LLMS như Claude, Llama và chatGPT trong nông nghiệp, chào mừng bạn đến với agri1.ai, một sáng kiến nhằm khám phá tiềm năng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành nông nghiệp. Khi dân số toàn cầu tiếp tục tăng, nhu cầu về các biện pháp canh tác hiệu quả và bền vững trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. AI, với khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và đưa ra dự đoán chính xác, có thể là nhân tố thay đổi cuộc chơi trong việc đáp ứng nhu cầu này.

Giới thiệu
Hiện trạng của Agri1.ai
Tương lai của agri1.ai & Mô hình ngôn ngữ lớn theo miền dành riêng cho nông nghiệp
Các phương pháp và mô hình mã nguồn mở LLM
Các LLM hiện có trong Nông nghiệp

Giới thiệu

Với nông nghiệp1.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.

Trong môi trường thay đổi nhanh chóng, cả về khí hậu và thị trường, khái niệm Agri1.ai ngày càng trở nên quan trọng. Điều này đặc biệt đúng đối với các xã hội và khu vực định hướng nông nghiệp lớn như lục địa châu Phi, nơi việc thiếu kiến thức có thể dẫn đến những thách thức đáng kể trong nông nghiệp. Một trong những sứ mệnh của Agri1.ai là giải quyết những vấn đề này, hỗ trợ nông dân sản xuất nhỏ trong cuộc đấu tranh với điều kiện khí hậu thay đổi nhanh chóng và cung cấp tư vấn tốt hơn cho các nền văn hóa nông nghiệp mới tùy thuộc vào điều kiện khí hậu và đất đai. Việc thiếu giáo dục ở một số nơi trên thế giới cũng là động lực để chúng tôi hỗ trợ nông dân thông qua sáng kiến của mình.

Hiện trạng của Agri1.ai: Thu hẹp khoảng cách giữa con người và AI

Trọng tâm sáng kiến của chúng tôi, agri1.ai đóng vai trò là một nền tảng năng động, thu hẹp khoảng cách giữa con người trong nông nghiệp với thế giới phần mềm và thuật toán AI. Mục tiêu chính của chúng tôi là tạo điều kiện cho sự tương tác liền mạch giữa hai thực thể này, thúc đẩy mối quan hệ cộng sinh nhằm nâng cao hiệu quả và tính bền vững của hoạt động nông nghiệp.

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.

Một trong những nền tảng hoạt động của chúng tôi là quản trị dữ liệu. Chúng tôi nhận thấy tầm quan trọng đặc biệt của việc quản lý tính khả dụng, khả năng sử dụng, tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu của người dùng. Cách tiếp cận toàn diện này để quản trị dữ liệu không chỉ đảm bảo độ tin cậy và hữu ích của thông tin do Agri1.ai cung cấp mà còn giải quyết các mối quan tâm chính như tuân thủ quy định, quyền riêng tư, chất lượng và bảo mật. Chúng tôi hiểu rằng các doanh nghiệp nông nghiệp có những lo ngại chính đáng về rò rỉ dữ liệu và khả năng LLM được đào tạo về dữ liệu nội bộ, ảnh hưởng đến chủ quyền dữ liệu. Chúng tôi muốn đảm bảo với người dùng rằng chúng tôi rất coi trọng những mối lo ngại này và đang tích cực nghiên cứu các chiến lược để giải quyết những vấn đề này.

Khi chúng tôi tiếp tục tinh chỉnh và nâng cao agri1.ai, chúng tôi cũng đang khám phá khả năng tạo LLM mới bằng cách đào tạo lại hoặc tinh chỉnh LLM hiện có. Cách tiếp cận này có khả năng cho phép chúng tôi tạo ra một mô hình chuyên biệt và hiệu quả hơn cho nông nghiệp.

Tương lai của agri1.ai: Mô hình ngôn ngữ lớn theo miền cụ thể cho nông nghiệp

Mặc dù chúng tôi tự hào về những gì đã đạt được với Agri1.ai cho đến nay nhưng chúng tôi sẽ không dừng lại ở đó. Chúng tôi cũng đang khám phá khả năng tạo LLM theo miền cụ thể của riêng mình cho nông nghiệp. Mô hình này, mà chúng tôi gọi là agriLLM (chức danh đang làm việc), sẽ được đào tạo về một lượng lớn dữ liệu văn bản liên quan đến nông nghiệp, giúp nó trở thành chuyên gia về ngôn ngữ và sắc thái của ngành nông nghiệp.

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.
Tích hợp với Agri1.ai: Khi LLM dành riêng cho từng miền đã sẵn sàng, nó sẽ được tích hợp với hệ thống Agri1.ai. Điều này liên quan đến việc thiết lập các API và giao diện cần thiết để cho phép Agri1.ai tận dụng các khả năng của LLM mới.
Kiểm tra và phản hồi của người dùng: Hệ thống agri1.ai cập nhật sau đó sẽ được người dùng cuối thử nghiệm. Phản hồi của họ được thu thập và sử dụng để xác định bất kỳ vấn đề hoặc lĩnh vực nào cần cải thiện.
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.

Mô hình hiện tại này có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị và đóng vai trò là điểm khởi đầu hữu ích. Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi tại agri1.ai là phát triển LLM theo miền cụ thể của riêng chúng tôi cho nông nghiệp. Chúng tôi tin rằng bằng cách đó, chúng tôi có thể tạo ra một mô hình thậm chí còn phù hợp hơn với nhu cầu của ngành nông nghiệp và có thể cung cấp thông tin chính xác và phù hợp hơn nữa cho người dùng của chúng tôi.

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.

Hiểu được những cách độc đáo mà người dùng tương tác với AI trong bối cảnh nông nghiệp vừa mang tính khai sáng vừa mang tính hướng dẫn. Mỗi truy vấn mà chúng tôi nhận được từ nông dân trên toàn thế giới đều cung cấp những hiểu biết sâu sắc vô giá về những thách thức trong thế giới thực mà agri1.ai có thể giải quyết. Cách tiếp cận của chúng tôi là lặp đi lặp lại – chúng tôi quan sát tương tác của người dùng, tham gia đối thoại với người dùng, phát triển các giải pháp, gửi chúng và sau đó đánh giá lại.

Chu trình này cho phép chúng tôi liên tục tinh chỉnh và cải tiến sản phẩm của mình, đảm bảo sản phẩm vẫn phù hợp và hữu ích cho người dùng. Chúng tôi rất vui mừng về tiềm năng của các cải tiến giao diện người dùng (UI) và trải nghiệm người dùng (UX) để cải thiện hơn nữa khả năng sử dụng của agri1.ai. Tốc độ phát triển của lĩnh vực AI thật ngoạn mục, với các mô hình và công nghệ mới xuất hiện thường xuyên. Chúng tôi cam kết theo kịp những phát triển này, khám phá cách chúng tôi có thể tận dụng chúng để nâng cao agri1.ai và phục vụ nông dân cũng như doanh nghiệp nông nghiệp trên toàn thế giới tốt hơn.

Tôi nhận ra rằng đây chỉ là sự khởi đầu. Hành trình của Agri1.ai là một quá trình liên tục và tôi cam kết tiếp tục học hỏi, thích nghi và cải tiến. Tôi rất vui mừng về tiềm năng của AI trong việc chuyển đổi nền nông nghiệp và tôi rất biết ơn vì có cơ hội trở thành một phần của hành trình này. Cảm ơn bạn đã tham gia cùng chúng tôi trong cuộc phiêu lưu này.