Китай представил открытую языковую модель Sinong для сельского хозяйства

Нанкинский сельскохозяйственный университет (Китай) представил Sinong — первую в стране открытую вертикальную большую языковую модель, предназначенную для общего сельскохозяйственного сектора.

Как сообщила во вторник газета «Science and Technology Daily», этот релиз знаменует собой значительный прорыв в исследованиях базовых моделей искусственного интеллекта и их применении в сельском хозяйстве Китая.

Модель обучалась на обширном структурированном сельскохозяйственном наборе данных, охватывающем специализированную информацию из таких областей, как зоотехния, аграрная экономика и менеджмент, сельскохозяйственные ресурсы и окружающая среда, садоводство, точное земледелие, ветеринария, защита растений и селекция сельскохозяйственных культур.

Модель, названная в честь древнекитайских чиновников, курировавших сельское хозяйство и финансы, интегрирует контент из почти 9000 книг, более 240 000 научных статей, примерно 20 000 политических документов и стандартов, а также обширные знания из интернета.

Для решения общих проблем специализированных языковых моделей, таких как галлюцинации (генерация ложной информации) и устаревание знаний, команда внедрила комплексные технические решения. Помимо обычной тонкой настройки по инструкциям, процесс обучения включал многомерные данные, в том числе цепочки рассуждений и контекстные ссылки, что значительно повысило способность модели понимать и генерировать профессиональные сельскохозяйственные знания.

Sinong теперь полностью открыта на таких платформах, как ModelScope и GitHub. Эта стратегия открытого исходного кода направлена на снижение барьеров для применения ИИ в сельском хозяйстве, позволяя научно-исследовательским институтам, предприятиям и разработчикам использовать Sinong для вторичной разработки и инноваций, способствуя созданию совместной экосистемы для решений в области точного земледелия, — заявили в университете.

ИИ: Появление таких специализированных открытых моделей, как Sinong, — важный шаг для демократизации передовых технологий. Это позволяет даже небольшим исследовательским группам и стартапам в аграрной сфере создавать собственные интеллектуальные решения, не начиная с нуля, что может ускорить цифровизацию одной из ключевых отраслей мировой экономики.