Tin tứcTheo tờ Science and Technology Daily, sự kiện này đánh dấu bước đột phá quan trọng trong nghiên cứu mô hình AI nền tảng và các ứng dụng thực tiễn cho ngành nông nghiệp tại Trung Quốc.
Mô hình được huấn luyện dựa trên kho dữ liệu nông nghiệp khổng lồ và có cấu trúc, bao gồm các dữ liệu chuyên ngành từ khoa học động vật, kinh tế và quản lý nông nghiệp, tài nguyên và môi trường nông nghiệp, làm vườn, nông nghiệp thông minh, thú y, bảo vệ thực vật cho đến chọn tạo giống cây trồng.
Được đặt tên theo chức quan coi giữ nông nghiệp và tài chính thời Trung Hoa cổ đại, mô hình Sinong tích hợp kho tri thức khổng lồ từ gần 9.000 đầu sách, hơn 240.000 bài báo khoa học, khoảng 20.000 văn bản chính sách và tiêu chuẩn, cùng hệ thống dữ liệu trực tuyến đồ sộ.
Nhằm giải quyết các thách thức phổ biến của những mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt như tình trạng tạo lập thông tin không xác thực và sự lạc hậu về kiến thức - những yếu tố thường dẫn đến việc tạo ra thông tin sai lệch - nhóm nghiên cứu đã triển khai các giải pháp kỹ thuật toàn diện. Theo báo cáo, ngoài phương pháp tinh chỉnh (fine-tuning) hướng dẫn truyền thống, quy trình đào tạo còn tích hợp dữ liệu đa chiều, bao gồm chuỗi tư duy (chain-of-thought) và các tham chiếu ngữ cảnh, giúp nâng cao đáng kể khả năng hiểu và truy xuất tri thức nông nghiệp chuyên sâu của mô hình.
Hiện tại, Sinong đã công khai hoàn toàn mã nguồn trên các nền tảng như ModelScope và GitHub. Theo đại diện Đại học Nông nghiệp Nam Kinh (NAU), chiến lược mã nguồn mở này nhằm xóa bỏ các rào cản trong việc ứng dụng AI vào nông nghiệp. Qua đó, tạo điều kiện cho các viện nghiên cứu, doanh nghiệp và các nhà phát triển có thể kế thừa và tối ưu hóa Sinong để tạo ra những đổi mới sáng tạo, góp phần xây dựng một hệ sinh thái hợp tác cho các giải pháp nông nghiệp thông minh.
(Biên dịch: Lê Nhật Anh)
