大模型技術(shù)在糧食行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用探索與實(shí)踐

一、引言

2023年9月，習(xí)近平總書記首次提出“新質(zhì)生產(chǎn)力”，它由技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)而催生。其以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的新技術(shù)為支撐，以科技創(chuàng)新為核心驅(qū)動(dòng)力，以深化高技術(shù)應(yīng)用為主要特征，具有廣泛的滲透性和融合性的生產(chǎn)力形態(tài)。

作為新質(zhì)生產(chǎn)力重要組成部分的生成式人工智能，正在加速推動(dòng)決策智能向更高級(jí)的智能化發(fā)展。它廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，為行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力。本文旨在深入探討大模型技術(shù)的發(fā)展歷程、技術(shù)原理及其在糧食行業(yè)的應(yīng)用探索，提出大模型技術(shù)在糧食行業(yè)應(yīng)用的可行路徑，以期為糧食行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)提供理論指導(dǎo)和實(shí)踐參考。

二、大模型技術(shù)發(fā)展歷程

自然語(yǔ)言處理（NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，大模型技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了從基于規(guī)則的NLP初期探索，到統(tǒng)計(jì)方法的革命性轉(zhuǎn)變，再到深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的興起，最終迎來(lái)了Transformer架構(gòu)引領(lǐng)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型時(shí)代。

最初，NLP依賴于手工編寫的規(guī)則，如1966年的ELIZA系統(tǒng)，但這些方法缺乏靈活性，難以處理復(fù)雜語(yǔ)言。隨后，統(tǒng)計(jì)方法如N-Gram模型和隱馬爾科夫模型提高了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力，但未能充分捕捉詞義關(guān)系。21世紀(jì)初，深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入，通過詞向量技術(shù)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等模型改善了語(yǔ)義理解。特別是Transformer架構(gòu)的出現(xiàn)，解決了長(zhǎng)序列處理問題，使得BERT和GPT等模型成為NLP領(lǐng)域的里程碑。

進(jìn)入21世紀(jì)20年代，超大規(guī)模語(yǔ)言模型及其模態(tài)融合技術(shù)迅猛發(fā)展，不僅提升了自然語(yǔ)言處理的性能，還推動(dòng)了多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的新高度，標(biāo)志著人工智能技術(shù)的全面升級(jí)。大模型的泛化能力、通用性和涌現(xiàn)特性為人工智能領(lǐng)域注入了新的活力，為智能交互、信息檢索、知識(shí)管理等領(lǐng)域的創(chuàng)新提供了巨大的潛力。

三、大模型技術(shù)原理

大模型技術(shù)作為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的重大突破，基于深度學(xué)習(xí)框架，借助復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制、預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)的組合策略，以及生成與推理能力，在自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)中達(dá)成高效的語(yǔ)義理解和文本生成，為人工智能在內(nèi)容創(chuàng)新、交互式對(duì)話和邏輯決策支持等領(lǐng)域開辟了全新的研究與實(shí)踐方向。

（一）深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

深度學(xué)習(xí)乃大模型技術(shù)的基石，其通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，運(yùn)用反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)，達(dá)成對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的繁雜特征提取與表示學(xué)習(xí)。這種層次化的特征提取與轉(zhuǎn)換機(jī)制，使模型能夠從原始數(shù)據(jù)中習(xí)得復(fù)雜的表示，為高級(jí)語(yǔ)言理解任務(wù)提供了可能。

（二）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是大模型的核心組成部分，其中包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、多層感知器（ MLP）和Transformer中的自注意力機(jī)制。這些架構(gòu)的設(shè)計(jì)，讓模型能夠處理序列數(shù)據(jù)，捕捉長(zhǎng)距離的依賴關(guān)系。其中，自注意力機(jī)制使模型在處理數(shù)據(jù)時(shí)能夠動(dòng)態(tài)地分配注意力資源，聚焦重要信息而忽略無(wú)關(guān)內(nèi)容，進(jìn)而提升了模型在生成和推理任務(wù)中的精準(zhǔn)度與效率。

（三）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)與自監(jiān)督學(xué)習(xí)

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)為大模型的訓(xùn)練及應(yīng)用提供了有力支撐。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)使大模型能在無(wú)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，而自監(jiān)督學(xué)習(xí)則通過預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中隱匿的模式來(lái)引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)。這兩種學(xué)習(xí)方式讓大模型能夠在無(wú)標(biāo)簽或少量標(biāo)簽的數(shù)據(jù)上自動(dòng)發(fā)掘數(shù)據(jù)中的模式與結(jié)構(gòu)，從而習(xí)得豐富的特征表示。此方法不僅降低了對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，還增強(qiáng)了模型的泛化能力和魯棒性。

（四）預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)

大模型的訓(xùn)練周期包含兩個(gè)關(guān)鍵階段：預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)。預(yù)訓(xùn)練階段，模型接觸海量數(shù)據(jù)集，旨在廣泛吸收知識(shí)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的深層結(jié)構(gòu)和通用特征，獲取強(qiáng)大的語(yǔ)言理解與表征能力。此階段，模型通過語(yǔ)言建模、掩碼預(yù)測(cè)等任務(wù)自主學(xué)習(xí)，無(wú)需人工標(biāo)注。接著進(jìn)入微調(diào)階段，模型依據(jù)特定任務(wù)需求，在相對(duì)較小的標(biāo)注數(shù)據(jù)集上進(jìn)行精細(xì)調(diào)整。這一過程旨在讓模型更好地適應(yīng)特定應(yīng)用場(chǎng)景，通過細(xì)微的參數(shù)調(diào)整，提高模型在特定任務(wù)上的準(zhǔn)確性和效率，實(shí)現(xiàn)從通用向?qū)I(yè)的轉(zhuǎn)變。這兩個(gè)階段的融合使大模型在不同任務(wù)中展現(xiàn)出色性能。

（五）生成與推理

生成與推理是大語(yǔ)言模型的最終目標(biāo)。生成技術(shù)賦予模型創(chuàng)造新穎內(nèi)容的能力，如自動(dòng)寫作、聊天機(jī)器人對(duì)話、圖像和音頻合成等，這些技術(shù)往往涉及到序列建模、條件概率估計(jì)以及多模態(tài)信息的融合。推理技術(shù)則使模型能夠利用現(xiàn)有的知識(shí)和信息進(jìn)行邏輯分析、判斷和演繹，從而解決復(fù)雜問題、執(zhí)行高級(jí)任務(wù)，如邏輯推理、上下文理解及智能決策等。兩者結(jié)合，使得大模型技術(shù)在自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的性能和廣泛的應(yīng)用前景。

四、大模型在糧食行業(yè)的應(yīng)用探索與實(shí)踐

在硬件技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，人工智能領(lǐng)域的算力大幅提升，顯著增強(qiáng)了AI算法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力，推動(dòng)了在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等復(fù)雜問題上的深度剖析與開創(chuàng)性研究。大模型技術(shù)作為一種前沿的AI實(shí)現(xiàn)形式，正逐漸滲透到眾多行業(yè)領(lǐng)域，為技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供了更為豐富和智能化的服務(wù)。在糧食行業(yè)，大模型憑借其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理及智能決策等能力，在文本生成、對(duì)話系統(tǒng)等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，成為糧食行業(yè)的數(shù)據(jù)分析助手和業(yè)務(wù)百事通，提供一站式多場(chǎng)景內(nèi)容，堪稱服務(wù)“多面手”。

（一）糧食知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建

構(gòu)建知識(shí)庫(kù)是糧食行業(yè)大模型的基礎(chǔ)。為了提高模型的泛化能力和適應(yīng)性，需要收集不同類型、不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括糧食種類、價(jià)格、庫(kù)存、交易歷史等，有助于模型更好地適應(yīng)各種場(chǎng)景和需求。這一知識(shí)庫(kù)不僅涵蓋了廣泛的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，還通過自然語(yǔ)言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的深度挖掘與智能關(guān)聯(lián)，為行業(yè)內(nèi)用戶提供了便捷、高效的信息檢索與分析平臺(tái)。

（二）模型訓(xùn)練與行業(yè)定制化調(diào)優(yōu)

針對(duì)糧食行業(yè)的特殊需求，對(duì)大模型進(jìn)行深度定制化訓(xùn)練，是實(shí)現(xiàn)其高效應(yīng)用的關(guān)鍵。在模型訓(xùn)練階段，針對(duì)糧食行業(yè)的特定需求，如糧食交易分析、儲(chǔ)備管理優(yōu)化等，對(duì)大模型進(jìn)行定制化訓(xùn)練。通過設(shè)計(jì)針對(duì)性的訓(xùn)練任務(wù)和標(biāo)注數(shù)據(jù)集，提升模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)，包括但不限于語(yǔ)義識(shí)別、報(bào)告生成、知識(shí)問答、內(nèi)容生成和數(shù)據(jù)解構(gòu)等任務(wù)。在訓(xùn)練過程中，不斷調(diào)整模型參數(shù)、優(yōu)化算法，以提高模型的響應(yīng)速度、準(zhǔn)確率和魯棒性。同時(shí)，在訓(xùn)練過程中，持續(xù)引入行業(yè)專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，通過人機(jī)協(xié)同的方式不斷優(yōu)化模型參數(shù)與算法，確保模型輸出的專業(yè)性與可靠性。

（三）GPT在糧食行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用

經(jīng)過訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)的模型能夠在糧食行業(yè)的多種應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮作用，如智能查詢、智能問答、智能報(bào)告、智能客服等。在智能查詢方面，大模型能夠提供即時(shí)的信息查詢服務(wù)，用戶可以提出關(guān)于糧食儲(chǔ)備、輪換、價(jià)格和安全的問題，系統(tǒng)能夠自動(dòng)生成準(zhǔn)確且有用的回答，極大提升行業(yè)的服務(wù)效率和智能化水平。在智能報(bào)告生成方面，利用GPT模型強(qiáng)大的文本生成能力，實(shí)現(xiàn)糧食儲(chǔ)備分析報(bào)告、糧食定價(jià)策略報(bào)告等的自動(dòng)化或半自動(dòng)化生成。系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵信息或指定模板，快速生成結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)容詳實(shí)的報(bào)告，減少人工編寫報(bào)告的時(shí)間和成本。在智能客服與咨詢方面，利用GPT模型提供24小時(shí)不間斷的咨詢服務(wù)，無(wú)論是實(shí)時(shí)庫(kù)存信息、價(jià)格查詢還是行業(yè)專屬知識(shí)，系統(tǒng)都能迅速給出專業(yè)、準(zhǔn)確的回答。在決策支持方面，結(jié)合糧食市場(chǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史趨勢(shì)，利用GPT模型進(jìn)行深度分析和預(yù)測(cè)。

五、結(jié)語(yǔ)與展望

通過大模型的應(yīng)用，糧食行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和決策模式向更加高效、自動(dòng)化的智能服務(wù)模式的轉(zhuǎn)變，從而在保障糧食安全、優(yōu)化資源配置和提升服務(wù)質(zhì)量等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。隨著大模型技術(shù)的不斷成熟和糧食行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，大模型將在糧食行業(yè)的更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。例如，在糧食種植、收割、加工、運(yùn)輸?shù)热a(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)智能化管理；在糧食安全監(jiān)測(cè)、預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)等方面提供有力支持；推動(dòng)糧食行業(yè)與其他行業(yè)的跨界融合，共同促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村振興。

作者單位：華信咨詢?cè)O(shè)計(jì)研究院有限公司