agri1.ai: AI Hai Chiều cho Nông nghiệp với LLM & ChatGPT

Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, giữ nguyên các thuật ngữ kỹ thuật, số liệu, đơn vị, URL, định dạng markdown và tên thương hiệu, đồng thời sử dụng thuật ngữ nông nghiệp chuyên nghiệp:

Agri1.ai: Khai phá Tiềm năng Nông nghiệp của AI

Chào mừng đến với thế giới của các LLM như Claude, Llama và ChatGPT trong nông nghiệp, chào mừng 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 phương pháp canh tác hiệu quả và bền vững ngày càng trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. AI, với khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác, có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong việc đáp ứng nhu cầu này.

Chiến lược AI Kép của Agri1.ai

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 người dùng (frontend) sử dụng một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) hiện có, tinh chỉnh, nhúng và đặt trong ngữ cảnh với dữ liệu công khai và nội bộ. Mặt khác, chúng tôi đang khám phá khả năng tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực nông nghiệp của riêng mình.

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 có nền kinh tế phụ thuộc nhiều vào nông nghiệp như lục địa Châu Phi, nơi thiếu kiến thức có thể dẫn đến những thách thức đáng kể trong nông nghiệp. Một trong những nhiệm vụ của agri1.ai là giải quyết các vấn đề này, hỗ trợ nông dân quy mô nhỏ trong cuộc đấu tranh với điều kiện khí hậu thay đổi nhanh chóng, và cung cấp tư vấn tốt hơn cho các loại cây trồng mới tùy thuộc vào điều kiện khí hậu và đất đai. Sự thiếu hụt 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

Tại trung tâm của sáng kiến, agri1.ai đóng vai trò là một nền tảng năng động, thu hẹp khoảng cách giữa con người trong nông nghiệp và thế giới của 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 các hoạt động nông nghiệp.

Hiện tại, agri1.ai hoạt động dựa 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 và tạo ra văn bản tập trung vào nông nghiệp tốt hơn, nâng cao sự liên quan và tiện ích cho người dùng của chúng tôi. Hơn nữa, chúng tôi đã tích hợp một phần dữ liệu nhúng, kết hợp cả dữ liệu công khai và nội bộ, để tăng cường khả năng hiểu ngữ cảnh của mô hình trong lĩnh vực nông nghiệp.

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

Một trong những nền tảng hoạt động của chúng tôi là quản trị dữ liệu. Chúng tôi nhận thức được tầm quan trọng then chốt của việc quản lý tính sẵn có, khả năng sử dụng, tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu của người dùng. Cách tiếp cận toàn diện này đối với quản trị dữ liệu không chỉ đảm bảo độ tin cậy và tính 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 huấn luyện trên dữ liệu nội bộ, làm ảnh hưởng đến chủ quyền dữ liệu. Chúng tôi muốn đảm bảo với người dùng rằng chúng tôi rất coi trọng những mối quan ngại này và đang tích cực làm việc trên các chiến lược để giải quyết các vấn đề này.

Khi chúng tôi tiếp tục tinh chỉnh và nâng cao agri1.ai, chúng tôi cũng đang khám phá khả năng tạo ra một LLM mới bằng cách huấn luyện lại hoặc tinh chỉnh một LLM hiện có. Cách tiếp cận này có thể 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 chuyên biệt cho Nông nghiệp

Mặc dù chúng tôi tự hào về những gì đã đạt được với agri1.ai cho đến nay, chúng tôi sẽ không dừng lại ở đó. Chúng tôi cũng đang khám phá khả năng tạo ra LLM chuyên biệt của riêng mình cho nông nghiệp. Mô hình này, mà chúng tôi gọi là agriLLM (tên gọi đang trong quá trình phát triển), sẽ được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản liên quan đến nông nghiệp, biến nó thành một chuyên gia về ngôn ngữ và sắc thái của ngành nông nghiệp.

Việc tạo ra 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, huấn luyện mô hình, tinh chỉnh, đánh giá và kiểm thử, và triển khai. Chúng tôi cũng có kế hoạch mời các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực nông nghiệp tham gia giúp chúng tôi xây dựng các tập dữ liệu huấn luyện chi tiết và tinh chỉnh mô hình.

Xây dựng một LLM chuyên biệt cho 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 hướng tới việc phát triển một 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 mã nguồn mở

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

Tuy nhiên, chúng tôi cũng nhận thức được khoảng cách giữa các mô hình độc quyền và mã nguồn mở. Trong khi các mô hình độc quyền như GPT-4 hiện đang dẫn đầu, chúng tôi lạc quan về tiềm năng bắt kịp của các mô hình mã nguồn mở. Một trong những mô hình mã nguồn mở đó là MosaicML, cung cấp một nền tảng linh hoạt và mô-đun cho các mô hình học máy, và có thể được sử dụng để huấn luyện LLM của riêng chúng tôi.

MosaicML cung cấp một loạt các tính năng có thể có lợi cho việc phát triển agriLLM. Nó cho phép huấn luyện các mô hình có hàng tỷ tham số trong vài giờ, thay vì 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 dẫn đầu về hiệu quả. Nền tảng của MosaicML hỗ trợ huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn ở quy mô lớn chỉ với một lệnh duy nhất, và nó cung cấp khả năng tiếp tục tự động từ các lỗi nút và các đỉnh mất mát, điều này có thể đặc biệt hữu ích cho thời gian huấn luyện dài liên quan đến các mô hình lớn như agriLLM.

Trong nghiên cứu của mình, chúng tôi đã tìm thấy một mô hình cụ thể cho nông nghiệp, có tên là AgricultureBERT, một mô hình ngôn ngữ dựa trên BERT đã được tiền huấn luyện thêm từ điểm kiểm tra của SciBERT. Mô hình này được huấn luyện trên một tập dữ liệu cân bằng gồm các công trình khoa học và công trình chung trong lĩnh vực nông nghiệp, bao gồm kiến thức từ các lĩnh vực nghiên cứu nông nghiệp khác nhau và kiến thức thực tế.

Tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện AgricultureBERT 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 huấn luyện bằng phương pháp học tự giám sát của Mô hình Ngôn ngữ Che (Masked Language Modeling - MLM), bao gồm việc che 15% các từ trong câu đầu vào và sau đó để mô hình dự đoán các từ bị che. Phương pháp này cho phép mô hình học biểu diễn hai chiều của câu, khác với các mạng nơ-ron hồi quy (RNN) truyền thống thường nhìn các từ lần lượt, hoặc các mô hình tự hồi quy như GPT, vốn che các token tương lai bên trong.

Mô hình hiện có 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 chuyên biệt cho lĩnh vực nông nghiệp của riêng mình. Chúng tôi tin rằng bằng cách làm như vậy, chúng tôi có thể tạo ra một mô hình phù hợp hơn với nhu cầu của ngành nông nghiệp và có thể cung cấp thông tin chính xác và phù hợp hơn cho người dùng của chúng tôi.

Trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng, học hỏi và thích ứng liên tục là yếu tố then chốt. Hành trình này đã mang lại những trải nghiệm học tập sâu sắc, đặc biệt là đối với tôi, Max.

Hiểu được những cách thức 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 vô giá về những thách thức thực tế 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 giải pháp, triển khai chúng và sau đó đánh giá lại.

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

Tôi nhận ra rằng đây mới 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 ứng và cải thiện. Tôi hào hứng về tiềm năng của AI trong việc chuyển đổi ngành nông nghiệp và tôi biết ơn vì cơ hội được tham gia vào hành trình này. Cảm ơn bạn đã đồng hành cùng chúng tôi trong cuộc phiêu lưu này.

---

Câu hỏi thường gặp (FAQs)

Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, giữ nguyên các thuật ngữ kỹ thuật, số liệu, đơn vị, URL, định dạng markdown và tên thương hiệu, đồng thời sử dụng thuật ngữ nông nghiệp chuyên nghiệp:

---

• MosaicML Research (2025) - Đánh giá LLM với tốc độ cực nhanh cho học trong ngữ cảnh. Với MosaicML, giờ đây bạn có thể đánh giá LLM trên các tác vụ học trong ngữ cảnh nhanh hơn hàng trăm lần so với các công cụ đánh giá khác.