論文の概要: AgriLLM: Harnessing Transformers for Farmer Queries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04721v2
- Date: Wed, 2 Oct 2024 03:59:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 23:46:45.196315
- Title: AgriLLM: Harnessing Transformers for Farmer Queries
- Title（参考訳）: AgriLLM:ファーマークエリのハーネス化トランスフォーマー
- Authors: Krish Didwania, Pratinav Seth, Aditya Kasliwal, Amit Agarwal,
- Abstract要約: 本研究は,農業従事者を対象とした問合せ解決の自動化におけるLarge Language Models (LLMs) の変容の可能性を探るものである。
インドで収集された現実世界のファーマークェリの膨大なデータセットのサブセットを用いて、我々の研究はタミル・ナドゥ州の約400万のクェリに焦点を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8592691160719554
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agriculture, vital for global sustenance, necessitates innovative solutions due to a lack of organized domain experts, particularly in developing countries where many farmers are impoverished and cannot afford expert consulting. Initiatives like Farmers Helpline play a crucial role in such countries, yet challenges such as high operational costs persist. Automating query resolution can alleviate the burden on traditional call centers, providing farmers with immediate and contextually relevant information. The integration of Agriculture and Artificial Intelligence (AI) offers a transformative opportunity to empower farmers and bridge information gaps. Language models like transformers, the rising stars of AI, possess remarkable language understanding capabilities, making them ideal for addressing information gaps in agriculture. This work explores and demonstrates the transformative potential of Large Language Models (LLMs) in automating query resolution for agricultural farmers, leveraging their expertise in deciphering natural language and understanding context. Using a subset of a vast dataset of real-world farmer queries collected in India, our study focuses on approximately 4 million queries from the state of Tamil Nadu, spanning various sectors, seasonal crops, and query types.
- Abstract（参考訳）: グローバルな安定のために不可欠な農業は、組織化されたドメインの専門家の欠如、特に多くの農家が貧弱で専門家のコンサルティングができない発展途上国において、革新的な解決策を必要としている。
ファーマーズ・ヘルプラインのようなイニシアチブはそのような国では重要な役割を担っているが、高い運用コストのような課題は持続している。
クエリ解決の自動化は、従来のコールセンターの負担を軽減することができ、ファーマーズに即時かつ文脈的に関連する情報を提供する。
農業と人工知能(AI)の統合は、農家と情報ギャップを橋渡しする変革的な機会を提供する。
AIのスターであるトランスフォーマーのような言語モデルは、顕著な言語理解能力を持ち、農業における情報ギャップに対処するのに理想的だ。
本研究は,農業従事者に対する問合せ解決の自動化における大規模言語モデル(LLM)の変革的可能性を探究し,自然言語の解読と理解の文脈における彼らの専門知識を活用することを目的とする。
インドで収集された実世界のファーマークェリのデータセットのサブセットを用いて、タミル・ナードゥ州からの約400万のクェリ、様々な分野、季節的作物、クェリタイプに焦点を当てた。
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