agri1.ai：利用 LLM 和 ChatGPT 实现农业双面 AI

以下是文本的中文翻译，保留了技术术语、数字、单位、URL、Markdown 格式和品牌名称，并使用了专业的农业术语：

Agri1.ai：释放人工智能在农业领域的潜力

欢迎来到农业领域的大型语言模型（LLM），如 Claude、Llama 和 chatGPT 的世界，欢迎来到 agri1.ai。这是一个旨在探索人工智能（AI）在农业产业中潜力的倡议。随着全球人口的持续增长，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。人工智能凭借其分析海量数据和做出准确预测的能力，有望成为满足这一需求的“游戏规则改变者”。

Agri1.ai 的双 AI 战略

通过 agri1.ai，我们正采取一种双管齐下的方法来利用人工智能的力量造福农业。一方面，我们正在开发一个前端界面，该界面使用现有的、经过微调、嵌入和结合公共及内部数据进行情境化处理的大型语言模型（LLM）。另一方面，我们正在探索创建我们自己领域特定农业 LLM 的可能性。

在气候和市场快速变化的环境中，agri1.ai 的概念变得越来越重要。这对于非洲大陆等以农业为主的大型社会和地区尤其如此，因为知识的缺乏可能导致农业领域面临重大挑战。agri1.ai 的使命之一就是解决这些问题，支持小农户应对快速变化的气候条件，并根据气候和土壤条件，为新的农作物提供更好的咨询服务。世界上某些地区教育的缺乏也是我们通过该倡议支持农民的动力。

agri1.ai 的现状：弥合人类与人工智能之间的鸿沟

作为我们倡议的核心，agri1.ai 是一个动态平台，弥合了农业领域人类与 AI 软件 和算法世界之间的鸿沟。我们的主要目标是促进这两个实体之间的无缝互动，培养一种共生关系，从而提高农业实践的效率和可持续性。

目前，agri1.ai 基于 OpenAI 的 GPT 运行，这是一个尖端的大型语言模型（LLM）。我们已经部分地调整和微调了这个模型，使其能够更好地理解和生成以农业为中心的文本，从而提高其对用户的相关性和实用性。此外，我们还部分地整合了数据嵌入，结合了公共和内部数据，以增强模型对农业领域的语境理解。

在人工智能领域，简洁往往是成功的关键。构建和部署人工智能应用程序可能是一个复杂的过程，保持运营的简洁性使我们能够专注于提供高质量、用户友好的服务。通过在现有托管的大型语言模型（LLM）基础上进行构建，我们能够利用先进人工智能的力量，同时保持一个精简高效的系统。

数据治理是我们运营的基石之一。我们认识到管理用户数据可用性、可用性、完整性和安全性的关键重要性。这种全面的数据治理方法不仅确保了 agri1.ai 提供信息的可靠性和实用性，还解决了监管合规、隐私、质量和安全等关键问题。我们理解，农业企业对数据泄露以及大型语言模型可能被内部数据训练而损害数据主权的问题存在合理的担忧。我们想向用户保证，我们非常认真地对待这些担忧，并正在积极制定策略来解决这些问题。

随着我们不断完善和增强 agri1.ai，我们也在探索通过重新训练或微调现有的大型语言模型来创建新的模型。这种方法有可能使我们能够为农业创建一个更专业、更有效的模型。

agri1.ai 的未来：面向农业的领域特定大型语言模型

虽然我们对 agri1.ai 迄今为止取得的成就感到自豪，但我们不会止步于此。我们还在探索为农业创建自己的领域特定大型语言模型（LLM）的可能性。这个模型，我们称之为 agriLLM（暂定名），将基于大量的农业相关文本数据进行训练，使其成为农业行业语言和细微差别的专家。

创建 agriLLM 将是一个复杂的过程，涉及数据收集、数据清洗和预处理、模型选择、模型训练、微调、评估和测试以及部署。我们还计划邀请农业各个领域的专家参与，帮助我们构建详细的训练数据集并微调模型。

构建一个面向农业的领域特定大型语言模型是一项复杂但可行的任务。它涉及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用户提供准确、相关且有用信息的 LLM。

开源方法和模型

我们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，该榜单根据各种 LLM 的性能进行排名。这个排行榜上的一些模型，例如 OpenAI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude-v1，有可能被用作 agriLLM 的基础。

然而，我们也意识到了专有模型和开源模型之间的差距。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感到乐观。MosaicML 就是这样一个开源模型，它为 机器学习 模型提供了一个灵活且模块化的平台，并有可能用于训练我们自己的 LLM。

MosaicML 提供了一系列有利于 agriLLM 开发的功能。它能够以小时而非天为单位训练数十亿参数的模型，并在大规模环境下实现高效扩展。它还提供自动化的性能增强，使用户能够保持在效率的最前沿。MosaicML 的平台支持通过单个命令大规模训练大型语言模型，并提供从节点故障和损失峰值自动恢复的功能，这对于像 agriLLM 这样的大型模型所需的长时间训练尤其有用。

在我们的研究中，我们发现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，它从 SciBERT 的检查点进一步预训练而来。该模型在一个平衡的农业领域科学和通用作品数据集上进行了训练，涵盖了来自不同农业研究领域和实践知识的知识。

用于训练 AgricultureBERT 的语料库包含来自美国政府国家农业图书馆 (NAL) 的 120 万个段落，以及来自农业领域的书籍和普通文献的 530 万个段落。该模型使用掩码语言模型 (MLM) 的自监督学习方法进行训练，该方法涉及掩盖输入句子中 15% 的单词，然后让模型预测被掩盖的单词。这种方法使模型能够学习句子的双向表示，这与传统循环神经网络 (RNN) 通常逐个单词处理，或者与 GPT 等自回归模型（内部掩盖未来 token）不同。

这个现有模型可以提供宝贵的见解并作为有用的起点，但我们在 agri1.ai 的最终目标是开发我们自己的农业领域特定 LLM。我们相信，通过这样做，我们可以创建一个更符合农业行业需求的模型，并为我们的用户提供更准确、更相关的信息。

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，尤其对我，Max而言。

理解用户在农业领域与人工智能互动的独特方式，既富有启发性又具有指导意义。我们收到的来自世界各地农民的每一项查询，都为我们提供了关于 agri1.ai 可以解决的现实世界挑战的宝贵见解。我们的方法是迭代的——我们观察用户互动，与用户进行对话，开发解决方案，发布它们，然后重新评估。

这个循环使我们能够不断完善和改进我们的产品，确保它对我们的用户保持相关性和实用性。我们对用户界面 (UI) 和用户体验 (UX) 增强的潜力感到兴奋，以进一步提高 agri1.ai 的可用性。人工智能领域的开发速度令人惊叹，新的模型和技术定期涌现。我们致力于紧跟这些发展，探索如何利用它们来增强 agri1.ai，并更好地服务于全球农民和农业企业。

我确实认识到这仅仅是开始。agri1.ai 的旅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，并感谢有机会参与其中。感谢您加入我们这段冒险之旅。

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常见问题解答 (FAQs)

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资料来源

• LMSYS Chatbot Arena Leaderboard - LMSYS Org (2025) - LMSYS Chatbot Arena Leaderboard 是一个众包的开放平台，用于评估大型语言模型（LLMs）。
• MosaicML Research (2025) - Blazingly Fast LLM Evaluation for In-Context Learning。使用 MosaicML，您现在可以比其他评估框架快数百倍地评估 LLM 的上下文学习任务。