91 ໶ປີດຕົວແǩລະຕະຟອມ DeepSeek Smart Agriculture LLM ທີ່໶ປັນທ້ອງຖິ່ນ-GuangXi University

91

91 ໶ປີດຕົວແǩລະຕະຟອມ DeepSeek Smart Agriculture LLM ທີ່໶ປັນທ້ອງຖິ່ນ

  ຫວ່າງມໍ່ໆມາȨ້, ມະຫາວິທະຍາໄລກວາງຊີໄດ້໶ປີດຕົວຢ່າງ໶ປັນທາງການ໶ພື່ອພັຶϺະນາຕົວແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ກະສິກຳອັຶϺະລິຍະDeepSeek AgrDS_V0 (Agriculture DeepSeek). ຜົນສຳເລັດອັນໃໝ່Ȩ້ໄດ້ຖືກພັຶϺະນາຮ່ວມກັນໂດຍຫ້ອງທົດລອງຫຼັກຂອງລັດສຳລັບການອະນຸລັກ ແລະນຳໃຊ້ຊັບພະຍາກອນກະ໶ສດເຂດຮ້ອນ, ໂຮງຮຽນກະສິກຳ ແລະ ໂຮງຮຽນຄອມພິວເຕີ, ເອເລັກໂຕຼນິກ ແລະ ຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ໶ປັນຂີດໝາຍບາດກ້າວເດີນອັນສຳຄັນໃຫ້ແກ່ມະຫາວິທະຍາໄລກວາງຊີໃນຂົງເຂດການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດກະສິກຳ.



ແǩລະຕະຟອມ DeepSeek AgrDS_V0 ໄດ້ຖືກພັຶϺະນາໂດຍອີງໃສ່ corpus ທ້ອງຖິ່ນ, ປະສົມປະສານວິທີການຄົ້ນຄ້ວາຈາກຊີວະວິທະຍາແລະການປູກຝັງ. ມັນລວບລວມຫຼາຍກວ່າ 2.47 ລ້ານວັȨະຄະດີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະ໶ສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບໃȨານໃຫ້ເຫດຜົȨາງວິທະຍາສາດ, ກາȨັດ໶ລືອກຫົວຂໍ້, ບົຶϺະຫຼຸບວັນȨຄະຶϺ, ແລະການໃຫ້ເຫດຜົȨາງຄະȨຶϺາດໂດຍຜ່າȨຕັກນິກກາȨຶກອົບຮົມ Chain-of-Thought (CoT). ຫນ້າທີ່ຫຼັກຂອງມັȨມ່Ȩູ່ໃນກາȨະຫȨງການບໍລິການ Q&A ອັຶϺະລິຍະທີ່ເຫມາະສົມກັບຊີວະສາດແລະການປູກພືດສາດ. ໃນປັດຈຸບັນ, ແǩລະຕະຟອມສະຫȨບສະຫນູນການແຍກສູດແລະການຄິດໄລ່ຄະນິດສາດໃນຮູບແບບ LaTeX, ສະເຫນີການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ບໍ່ມີຮອຍຕໍ່ສໍາລັບຄະນະວິຊາແລະນັກຮຽນໃນກິດຈະກໍາການຄົ້ນຄວ້າ. ການນຳໃຊ້໶ວທີȨ້ບໍ່ພຽງແຕ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຊ່ຽວຊານຶϻານ໶ຕັກໂນໂລຢີຂອງມະຫາວິທະຍາໄລກວາງຊີໃນຶϻານກະສິກຳອັຶϺະລິຍະເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສະໜອງເຄື່ອງມືຄົ້ນຄວ້າທີ່ປອດໄພ ແລະ ມີປະສິດທິພາບໃຫ້ແກ່ປະຊາຄົມວິຊາການທັງໝົດ. ດໍາເນີນການທັງຫມົດຢູ່ໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍພາຍໃນຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ, ໶ວທີຮັບປະກັȨວາມປອດໄǩຂອງຂໍ້ມູນ,໶ລັ່ງຄວາມໄວກາȨອບສະຫນອງແບບຈໍາລອງ, ແລະເຮັດຫນ້າທີ່໶ປັນງານວາງສະແດງສໍາລັບຜົນສໍາເລັດຂອງສະຖາບັນໃນການຫັນປ່ຽນ໶ຕັກໂນໂລຢີ AI ກະສິກໍາ.

Ȩບແຕ່໶ຶϺອນກັȨາປີ 2022 ໶ປັນຕົ້ນມາ, ມະຫາວິທະຍາໄລກວາງຊີໄດ້ວາງພື້ນຖານການກະສິກຳສະຫຼາດທີ່ຂັບ໶ຄື່ອນ AI. ການ໶ປີດຕົວແǩລະຕະຟອມ DeepSeek AgrDS_V0 ສະແດງໃຫ້໶ຫັȨຖິງຄວາມກ້າວຫȨາທີ່ສໍາຄັນໃນກະສິກໍາສະຫມາຶϻລະຈຸຶϺະຕິບັດຕົວຈິງໃນກາȨົ້Ȩວ້າກະສິກໍາສະຫມາດ, ສະຫນອງການສະຫȨບສະຫນູນຶϻານວິຊາການທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າແລະນະວັດກໍາຂອງຄະນະວິຊາແລະນັກສຶກສາທັງຫມົດ. ກ້າວໄປໜ້າ, ມະຫາວິທະຍາໄລກວາງຊີມີແຜນຈະຂະຫຍາຍໜ້າທີ່ຂອງ໶ວທີຶϺ່ງກ່າວໂດຍການ໶ຊື່ອມໂຍງຖານຂໍ້ມູນພິ໶ສດແລະ໶ຕັກໂນໂລຢີ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ໶ພື່ອ໶ສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດໃນຶϻານພັນທຸກຳ, ຊີວະພາບໂມ໶ລກຸນແລະສາຂາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ກາȨະລິດຕໍ່ໄປຂອງ 671B-parameter V1 iteration ແມ່ນແລ້ວພາຍໃຕ້ການພັຶϺະນາ, ມີຈຸດປະສົງ໶ພື່ອສະຫນອງການບໍລິການການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຊັດເຈນແລະ໶ປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ສໍາລັບຊຸມຊົນວິທະຍາໄລ.