2024農(nóng)業(yè)AI大模型標(biāo)準(zhǔn)

農(nóng)業(yè)行業(yè)AI大模型標(biāo)準(zhǔn)II目 次前??言 II范圍 3規(guī)范性引用文件 3術(shù)語(yǔ)和定義 3AI大模型的常見(jiàn)英文術(shù)語(yǔ) 6農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的大型模型要求 7農(nóng)業(yè)領(lǐng)域大型模型評(píng)估指標(biāo) 8PAGEPAGE3農(nóng)業(yè)行業(yè)AI大模型標(biāo)準(zhǔn)范圍AIAI證、評(píng)估等方面。AI限于以下內(nèi)容：模型的建立與設(shè)計(jì)原則；模型訓(xùn)練與驗(yàn)證；模型應(yīng)用與部署；規(guī)范性引用文件發(fā)布版本均適用于本標(biāo)準(zhǔn)。GB/T19593農(nóng)業(yè)行業(yè)相關(guān)法律法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)；GB/T30981人工智能術(shù)語(yǔ)GB/T31169人工智能安全評(píng)估指南GB/T31170人工智能可信性評(píng)估指南GB/T31171GB/T31172GB/T31173人工智能知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理規(guī)范數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)規(guī)范；GB/T35273AI模型安全與隱私保護(hù)指南。術(shù)語(yǔ)和定義為了消除歧義，以下是本標(biāo)準(zhǔn)中使用的一些關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)和定義的解釋：AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。數(shù)據(jù)采集指從不同來(lái)源獲取農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的過(guò)程，包括傳感器、監(jiān)測(cè)設(shè)備、農(nóng)業(yè)機(jī)械等。數(shù)據(jù)清洗據(jù)質(zhì)量。模型驗(yàn)證指通過(guò)實(shí)驗(yàn)或測(cè)試驗(yàn)證AI大模型的有效性和準(zhǔn)確性。模型評(píng)估指對(duì)AI大模型進(jìn)行全面評(píng)價(jià)，包括性能指標(biāo)、效果評(píng)估等。模型部署AI程。模型更新指根據(jù)新的數(shù)據(jù)或需求對(duì)已部署的AI大模型進(jìn)行更新和優(yōu)化的過(guò)程。安全與隱私保護(hù)AI和機(jī)制。AI數(shù)據(jù)采集指從不同來(lái)源獲取農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的過(guò)程，包括傳感器、監(jiān)測(cè)設(shè)備、農(nóng)業(yè)機(jī)械等。數(shù)據(jù)清洗據(jù)質(zhì)量。模型驗(yàn)證指通過(guò)實(shí)驗(yàn)或測(cè)試驗(yàn)證AI大模型的有效性和準(zhǔn)確性。模型評(píng)估指對(duì)AI大模型進(jìn)行全面評(píng)價(jià)，包括性能指標(biāo)、效果評(píng)估等。模型部署AI程。模型任務(wù)和場(chǎng)景中展現(xiàn)出強(qiáng)大的智能能力的人工智能模型。大模型的分類生成式大模型應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，如農(nóng)作物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)、病蟲(chóng)害識(shí)別等的大型模型。預(yù)訓(xùn)練大模型在大規(guī)模的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)通用的農(nóng)業(yè)知識(shí)和模式，然后在特定的農(nóng)業(yè)任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)的大型模型。自監(jiān)督大模型的大型模型，如土壤質(zhì)量評(píng)估、農(nóng)作物生長(zhǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)等。多模態(tài)大模型能夠處理并融合多種類型的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，如文本描述、圖像、傳感器數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)分析和預(yù)測(cè)的大型模型。數(shù)據(jù)集由多個(gè)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)樣本組成的數(shù)據(jù)集合，包括土壤數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、植物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)、農(nóng)作物病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)等。泛化通過(guò)遷移學(xué)習(xí)、微調(diào)等手段實(shí)現(xiàn)泛化。微調(diào)農(nóng)業(yè)任務(wù)中的準(zhǔn)確度和泛化能力。思維鏈方面。ReAct在大型模型中協(xié)同推理和動(dòng)作的方法，可讓模型根據(jù)農(nóng)業(yè)邏輯推理生成任務(wù)特定的決策，并與農(nóng)業(yè)外部信息源進(jìn)行交互，以獲取額外信息和完成農(nóng)業(yè)目標(biāo)。Agent能力，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜和多樣化的農(nóng)業(yè)決策任務(wù)。AI大模型的常見(jiàn)英文術(shù)語(yǔ)人工智能（ArtificialIntelligence）深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing）計(jì)算機(jī)視覺(jué)（ComputerVision）自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（AutomaticSpeech文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音（Text-to-Speech）神經(jīng)機(jī)器翻譯（NeuralMachineTranslation）生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarial變分自編碼器（VariationalAutoencoder）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeural深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepNeuralNetwork）多層感知機(jī)（MultilayerPerceptron）長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-Term門控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit）雙向編碼器表示（BidirectionalEncoderRepresentations）生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器（GenerativePre-trainedTransformer）自回歸預(yù)訓(xùn)練（AutoregressivePretraining）創(chuàng)建圖像的大模型（ALargeModelthatCreatesImages）音樂(lè)生成的大模型（ALargeModelthatGeneratesMusic）對(duì)比學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單框架（ASimpleFrameworkforContrastiveLearning）動(dòng)量對(duì)比（MomentumContrast）引導(dǎo)自己學(xué)習(xí)（BootstrapYourOwnLatent）對(duì)比學(xué)習(xí)的圖像和文本（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）視覺(jué)轉(zhuǎn)換器（VisionTransformer）統(tǒng)一的圖像文本預(yù)訓(xùn)練（UnifiedImage-TextPre-Training）模型無(wú)關(guān)的元學(xué)習(xí)（Model-AgnosticMeta-Learning）隨機(jī)元初始化和學(xué)習(xí)（RandomizedMeta-InitializationandLearning）元學(xué)習(xí)器（Meta-Learner）農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的大型模型要求的模型應(yīng)用提供了指導(dǎo)和保障。基本要求安全要求設(shè)施的安全性，防止因模型錯(cuò)誤或惡意攻擊導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的意外損失。可信要求以指導(dǎo)實(shí)際的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)。數(shù)據(jù)要求的決策支持。算法要求知識(shí)產(chǎn)權(quán)要求權(quán)，確保模型的算法和技術(shù)不被惡意復(fù)制或篡改。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域大型模型評(píng)估指標(biāo)中的有效應(yīng)用和持續(xù)改進(jìn)。以下是評(píng)估農(nóng)業(yè)領(lǐng)域大型模型時(shí)需要考慮的指標(biāo)：技術(shù)指標(biāo)參數(shù)量理能力和預(yù)測(cè)精度。計(jì)算量的運(yùn)行效率和實(shí)時(shí)性。學(xué)習(xí)能力回率、精確率等指標(biāo)。訓(xùn)練速度模型的應(yīng)用周期和成本。推理速度模型的推理速度表示模型在實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)的效率，決定了模型在農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的實(shí)用性和可操作性。安全指標(biāo)數(shù)據(jù)安全力，防止數(shù)據(jù)泄露和篡改。模型安全模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。系統(tǒng)安全模型的系統(tǒng)安全性指模型在部署和運(yùn)行過(guò)程