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农业大模型:关键技术、应用分析与发展方向
- 关键词:
- 来源:
- 中国知网
- 全文链接:
- //agri.nais.net.cn/topic/downloadFile/279fd405-339b-4b33-9a77-7713d2dde178
- 来源地址:
- https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=z-1yOu6aphMA_eVC4yYKvdY-6T53mweyN9kkP47rUxsHPBEcAxxRyUiBb0-oQDvDvhwbHmcDqj37lGdUEKdwGZLE9IkIeS30NJIaHzZjT0LsEdtsCFWjKg==&uniplatform=NZKPT
- 资源所属:
- 中国农业发展战略专题
- 类型:
- 学术文献
- 语种:
- 中文
- 原文发布日期:
- 2024-05-08
- 摘要:
- [目的/意义]近年来,人工智能在农业领域的应用取得了显著进展,但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术,已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能,尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。[进展]本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法,展示了在参数规模扩大与自监督训练下,模型通用能力与下游适应能力的显著提升。随后,分析了大模型在农业领域应用的主要场景;按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类,在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状,展示了大模型在农业上取得的研究进展。[结论/展望]对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解,展望了农业大模型未来的发展重点方向。预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统,并为公众提供专业优质的农业服务。
- 所属专题:
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