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本文聚焦大语言模型（LLMs）和生成式人工智能（Gen AI）在智慧农业的应用。阐述其发展背景，分析各类生成对抗网络（GAN）架构，探讨在多领域应用、面临挑战及解决思路，为农业创新研究提供全面参考，值得关注农业科技发展的人士阅读。
一、引言
农业在人类文明发展进程中占据着举足轻重的地位。进入 21 世纪，有限的耕地资源、水资源短缺、气候变化、土壤退化、病虫害肆虐以及劳动力匮乏等诸多难题，推动着现代农业向技术驱动型模式转变，催生出 “智慧农业”“精准农业”“数字农业”“决策农业”“农业 4.0” 等新理念。
物联网（IoT）和人工智能等前沿技术在农业领域展现出巨大潜力。物联网能够将物理世界的数据与数字数据融合，构建现实世界的数字化模型，为农业风险分析、资源优化、决策辅助和精准耕种提供支持。而人工智能算法的不断进步，在计算机视觉和预测等方面助力农业发展。其中，生成式人工智能系统更是在众多领域崭露头角，像 DALL、GPT 和扩散模型等大模型，在视觉内容生成、多模态分析和自然语言处理方面表现卓越，并且已针对不同行业进行了优化。
生成式人工智能（Gen AI）模仿人脑的复杂算法和学习技术，通过识别数据中的模式来生成新颖、有创意的内容。目前它主要应用于文本、代码、图像和音频生成，但在医学、工程和建筑等领域也具有广泛的潜在用途。在农业领域，生成式人工智能同样能发挥重要作用。例如，农民缺乏专业知识，而生成式人工智能算法可以帮助他们获取丰富的信息和知识，做出更合理的决策，提高生产效率。AgriGPT 就是一个典型案例，它基于农业数据集训练，能为农业相关问题提供建议，帮助农民记录数据、生成报告并辅助决策。
大语言模型（LLMs）在农业中也有诸多应用，如咨询与辅助、自动化文档处理、解释与教育、机器学习结果解读、为农民提供个性化建议、判断农业补贴资格、实时监测农民问题并管理、提供个性化农业培训、优化作物轮作以及进行市场情报分析等。本文旨在深入探究大语言模型和生成式人工智能在农业领域应用的可行性，对相关研究具有重要的参考价值。
二、理解基于语言的生成式人工智能系统：历史视角
人工智能自二战后诞生以来，经历了多个发展和停滞的周期。这些周期通常与高校和企业对人工智能研究的资金投入变化相关。了解人工智能系统设计的历史发展，有助于读者深入理解生成式人工智能系统的复杂性。
三、生成对抗网络：引言
生成对抗网络（GAN）是一种新型的无监督建模方法，为深度学习的数据生成带来了突破。它的出现推动了生成式人工智能的发展，使人工智能能够生成看似新颖且有意义的文本、图像或声音。生成式人工智能通过训练数据，利用一系列计算技术实现内容生成，正在引发相关领域的变革。
四、生成对抗网络在高端农业研究中的应用：利用生成式人工智能实现智慧农业和精准农业
本部分对生成对抗网络在农业和食品领域的应用研究进行了简要回顾，并将其应用分为六个领域：智慧养殖与畜牧、智慧精准农业、农业语言处理（ALP）中的生成对抗网络、农业机器人（AR）、植物表型（PP）以及收获后品质评估。在这些领域中，生成对抗网络凭借其生成逼真多样图像的能力，为农业发展带来了新的机遇，例如帮助训练更精准的模型，提高农业生产的效率和质量。
五、大语言模型的常用数据集
大语言模型在众多任务中取得了令人鼓舞的成果，但如何评估其在特定活动或应用中的有效性仍是关键问题。由于大语言模型应用的不断变化，对其进行评估变得更加困难。最初，大语言模型旨在改进自然语言处理任务，如翻译、总结、问答等，如今其应用领域已扩展到代码生成、金融等多个方面，不同的应用场景需要不同的数据集进行评估。
六、生成对抗网络面临的挑战
尽管生成对抗网络在生成逼真图像和增强深度学习模型方面表现出色，但在农业应用中，仍需要充分了解其在训练和评估过程中面临的各种挑战以及潜在的机遇。只有全面认识这些问题，才能更好地发挥生成对抗网络在农业领域的潜力，推动智慧农业的发展。
七、总结与结论
近几十年来，农业数字化和自动化进程加速。大语言模型和生成式人工智能等人工智能技术的进步，有望进一步推动农业自动化发展。计算机视觉领域对生成对抗网络的关注度也在不断提高，其在农业应用中生成图像的能力为农业研究和生产开辟了新的方向。随着技术的不断完善和应用的深入，大语言模型和生成式人工智能将在农业领域发挥更大的作用，为解决农业面临的诸多问题提供创新的解决方案，助力农业实现可持续发展。
