agri1.ai：LLMs 的双面方法，农业中的 chatGPT - 前端和嵌入以及特定领域的农业大语言模型

欢迎来到农业领域的 LLMS（如 Claude、Llama 和 chatGPT）世界，欢迎来到 agri1.ai，这是一项旨在探索人工智能（AI）在农业领域的潜力的倡议。随着全球人口的不断增长，对高效和可持续农业实践的需求比以往任何时候都更加迫切。人工智能能够分析海量数据并做出准确预测，可以改变游戏规则，满足这一需求。

简介
agri1.ai 的现状
agri1.ai 的未来与农业特定领域大语言模型
法学硕士开放源码的方法和模式
现有的农业法学硕士课程

简介

和 agri1.ai我们正在采取一种两方面的方法来利用人工智能的力量为农业服务。一方面，我们正在开发一个使用现有大型语言模型（LLM）的前端界面，对它进行微调，嵌入它，并将它与公共和内部数据结合起来。另一方面，我们正在探索为农业创造我们自己的特定领域的大语言模型的可能性。

在气候和市场迅速变化的环境中，农业 1.ai 的概念变得越来越重要。对于以农业为主导的大型社会和地区（如非洲大陆）来说尤其如此，在那里，知识的缺乏可能导致农业面临重大挑战。agri1.ai 的使命之一就是解决这些问题，支持小农与快速变化的气候条件作斗争，并根据气候和土壤条件为新的农业文化提供更好的咨询。世界某些地区缺乏教育也是我们通过我们的倡议支持农民的动力。

agri1.ai 的现状：缩小人类与人工智能之间的差距

作为我们倡议的核心，agri1.ai 是一个动态平台，在农业领域的人类与人工智能软件和算法世界之间架起了一座桥梁。我们的主要目标是促进这两个实体之间的无缝互动，建立共生关系，提高农业实践的效率和可持续性。

目前、 Agri1.ai 在OpenAI的GPT基础上运作，这是一个尖端的大型语言模型（LLM）。我们对这个模型进行了部分调整和微调，以更好地理解和生成以农业为中心的文本，增强其对用户的相关性和实用性。此外，我们还部分纳入了数据嵌入，整合了公共和内部数据，以增强该模型对农业领域的背景理解。

在人工智能领域，简单性往往是成功的关键。构建和部署人工智能应用程序可能是一个复杂的过程，在我们的操作中保持一种简单的感觉，使我们能够专注于提供高质量、用户友好的服务。通过建立在现有的、托管的LLM之上，我们能够利用先进的人工智能的力量，同时保持一个精简和高效的系统。

数据管理是我们运营的基石之一。我们认识到管理用户数据的可用性、可用性、完整性和安全性至关重要。这种全面的数据管理方法不仅能确保 agri1.ai 所提供信息的可靠性和实用性，还能解决合规性、隐私、质量和安全性等关键问题。我们知道，农业企业对数据泄漏和 LLM 在内部数据上接受培训的可能性有合理的担忧，从而损害了数据主权。我们向用户保证，我们非常重视这些问题，并正在积极制定解决这些问题的策略。

在继续完善和改进 agri1.ai 的同时，我们也在探索通过重新训练或微调现有 LLM 来创建新 LLM 的可能性。这种方法有可能让我们为农业创建一个更专业、更有效的模型。

agri1.ai 的未来：针对特定领域的农业大语言模型

我们为目前在 agri1.ai 上取得的成就感到自豪，但我们不会止步于此。我们还在探索创建自己的农业特定领域 LLM 的可能性。我们将这个模型称为 agriLLM（工作名称），它将在大量农业相关文本数据的基础上进行训练，使其成为农业行业语言和细微差别方面的专家。

创建agriLLM将是一个复杂的过程，涉及数据收集、数据清理和预处理、模型选择、模型训练、微调、评估和测试以及部署。我们还计划让农业各领域的专家参与进来，帮助我们建立详细的训练数据集并对模型进行微调。

1. 数据收集:为农业建立特定领域的LLM的第一步是收集与该领域相关的大量数据。这可以包括科学文章、研究论文、耕作指南、天气报告、作物产量数据等等。这些数据应该涵盖农业领域内的各种主题，以确保模型在该领域的各个方面都是全面的、知识丰富的。像网络刮削这样的工具可以用来自动从各种在线来源收集数据的过程。
2. 数据预处理:一旦收集到数据，就需要对其进行预处理，以便为训练LLM做准备。这包括清理数据（删除重复的数据，修正缺失或不正确的数值），规范化（将所有文本转换为小写字母，删除标点符号和停顿词），以及标记化（将文本分解为单个单词或短语，以创建语言模型的词汇）。
3. 模型选择和配置:下一步是为LLM选择一个合适的模型结构。基于变换器的模型，如GPT-3和BERT，由于其能够处理长序列的文本并产生高质量的输出，是很受欢迎的选择。模型的配置，包括层数、注意头、损失函数和超参数，需要在这个阶段指定。
4. 模型培训:然后在预处理的数据上训练模型。这包括向模型提供单词序列并训练它预测序列中的下一个单词。该模型根据其预测和实际的下一个词之间的差异来调整其权重。这个过程要重复数百万次，直到模型达到一个令人满意的性能水平。
5. 评估和微调:在最初的训练之后，模型在一个单独的测试数据集上被评估。根据评估结果，该模型可能需要进行一些微调。这可能涉及调整其超参数，改变结构，或在额外的数据上进行训练以提高其性能。
6. 特定领域的微调:为了使LLM适用于农业，在第一步收集到的特定领域的数据上对其进行了微调。这有助于该模型理解农业领域的独特术语、背景和细微差别。
7. 与 agri1.ai 集成:一旦特定领域的 LLM 准备就绪，即可与 agri1.ai 系统集成。这包括设置必要的应用程序接口和接口，以便 agri1.ai 能够利用新 LLM 的功能。
8. 用户测试和反馈:然后由最终用户对更新后的 agri1.ai 系统进行测试。收集他们的反馈意见，用于确定任何问题或需要改进的地方。
9. 持续改进:根据用户的反馈，LLM将被持续更新和改进。这可能涉及进一步的微调，向训练集添加更多的数据，或调整模型结构。
10. 监测和维护:最后，对LLM的性能进行持续监测，以确保它能提供准确和有用的输出。还会定期进行维护，以保持系统顺利运行。

为农业建立一个特定领域的LLM是一项复杂但可实现的任务。它涉及到从数据收集到持续改进的一系列步骤。通过遵循这个过程，我们的目标是开发一个能够为农业行业的用户提供准确、相关和有用信息的LLM。

开放源代码的方法和模式

我们正在密切关注更广泛的人工智能社区的发展。我们发现一个特别有用的资源是 LMSYS排行榜，它根据各种LLM的性能进行排名。这个排行榜上的一些模型，如OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude-v1，可能会被用作agriLLM的基础。

然而，我们也意识到了专有模式和开源模式之间的差距。虽然像GPT-4这样的专有模型目前处于领先地位，但我们对开源模型赶超的潜力持乐观态度。其中一个开源模型是MosaicML，它为机器学习模型提供了一个灵活和模块化的平台，有可能被用来训练我们自己的LLM。

MosaicML 它提供了一系列可能有利于开发农业LLM的功能。它允许在数小时内，而不是数天内训练数十亿个参数的模型，并提供大规模的有效扩展。它还提供自动性能增强，使用户能够保持在效率的边缘。MosaicML的平台支持用一个命令来训练大规模的语言模型，它还提供了从节点故障和损失高峰中自动恢复的功能，这对与agriLLM等大型模型相关的漫长训练时间可能特别有用。

现有的农业法学硕士课程

在我们的研究中，我们遇到了一个专门针对农业的模型，名为AgricultureBERT，这是一个基于BERT的语言模型，从SciBERT的检查点进一步预训练。这个模型是在农业领域的科学和一般作品的平衡数据集上训练的，包含了农业研究和实践知识的不同领域的知识。

用于训练AgricultureBERT的语料库包含美国政府国家农业图书馆（NAL）的120万个段落和农业领域的书籍和普通文献的530万个段落。该模型是使用掩蔽语言建模（MLM）的自我监督学习方法进行训练的，其中包括掩蔽输入句子中的15%的单词，然后让模型预测掩蔽的单词。这种方法允许模型学习句子的双向表示，这与传统的递归神经网络（RNN）不同，后者通常是一个接一个地看到单词，也与GPT这样的自回归模型不同，后者在内部掩盖了未来的标记。

现有模型可以提供有价值的见解，并可作为一个有用的起点，但我们 agri1.ai 的最终目标是开发出我们自己的农业特定领域 LLM。我们相信，通过这样做，我们可以创建一个更加符合农业行业需求的模型，为我们的用户提供更加准确和相关的信息。

保持敏捷：继续前进的旅程

在快速发展的人工智能领域，持续学习和适应是关键。这段旅程是一次深刻的学习经历，特别是对我，马克斯。

了解用户在农业领域与人工智能互动的独特方式对我们既有启发又有指导意义。我们从世界各地的农民那里收到的每个询问都为 agri1.ai 能够解决的现实挑战提供了宝贵的见解。我们的方法是迭代式的--我们观察用户互动，与用户对话，开发解决方案，交付解决方案，然后重新评估。

这一周期使我们能够不断完善和改进我们的产品，确保其对用户始终具有相关性和实用性。我们对用户界面（UI）和用户体验（UX）的提升潜力感到兴奋，这将进一步提高 agri1.ai 的可用性。人工智能领域的发展速度令人惊叹，新模式和新技术层出不穷。我们致力于紧跟这些发展的步伐，探索如何利用它们来增强 agri1.ai，更好地为全球农民和农业企业服务。

我知道这仅仅是个开始。agri1.ai 的发展历程是一个持续的过程，我致力于不断学习、适应和改进。我对人工智能改变农业的潜力感到兴奋，并感谢有机会参与这一旅程。感谢您加入我们的冒险之旅。