农业大模型：关键技术、应用分析与发展方向

分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2024-06-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》

郭旺 杨雨森 吴华瑞 朱华吉 缪祎晟 顾静秋

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。

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