AgroGPT: Efficient Agricultural Vision-Language Model with Expert Tuning
作者: Muhammad Awais, Ali Husain Salem Abdulla Alharthi, Amandeep Kumar, Hisham Cholakkal, Rao Muhammad Anwer
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-10-10 (更新: 2025-01-09)
备注: Accepted at WACV, 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出AgroGPT以解决农业领域对话模型的知识缺乏问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 农业对话系统 多模态模型 指令调优 视觉数据 专家调优
📋 核心要点
- 现有的大型多模态对话模型在农业等特定领域存在显著的知识缺乏，难以进行有效的复杂对话。
- 本文提出通过利用视觉数据构建农业领域的指令调优数据集，创建了AgroInstruct，并基于此开发了AgroGPT。
- AgroGPT在识别细粒度农业概念方面表现出色，能够作为农业专家提供多模态问题的有用信息。
📝 摘要（中文）
近年来，尽管大型多模态对话模型（LMMs）取得了显著进展，但在特定领域（如农业）中，这些模型仍面临显著的领域差距，限制了其在新领域的复杂对话能力。为此，本文提出了一种利用仅包含视觉数据的方式构建农业领域的指令调优数据集。通过整合多种农业数据集，创建了一个包含70,000条专家调优数据的AgroInstruct数据集，并基于此开发了AgroGPT模型，能够进行复杂的农业相关对话并提供有用的见解。我们还开发了AgroEvals进行评估，并与其他大型开源和闭源模型进行了性能比较。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型多模态对话模型在农业领域的知识缺乏问题。现有方法依赖于领域特定的图像-文本数据，而农业领域缺乏这样的数据，导致模型无法有效进行复杂对话。
核心思路：论文提出利用仅包含视觉数据的方式，构建农业领域的指令调优数据集。通过整合多种农业数据集，创建了一个专家调优数据集AgroInstruct，以此为基础开发AgroGPT模型。
技术框架：整体架构包括数据集构建、专家调优和模型训练三个主要模块。首先，利用多种农业数据集提取类特定信息，然后使用大型语言模型（LLMs）生成指令调优数据，最后进行模型的专家调优。
关键创新：最重要的技术创新在于通过视觉数据构建农业领域的指令调优数据集，解决了农业领域缺乏图像-文本数据的问题。这一方法与传统依赖图像-文本配对数据的方式本质上不同。
关键设计：在数据集构建过程中，采用了多样化的农业数据集，确保了数据的丰富性和代表性。模型训练中，采用了适当的损失函数和网络结构，以优化模型在农业领域的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，AgroGPT在识别细粒度农业概念方面表现优异，能够有效回答多模态农业问题。与其他大型开源和闭源模型相比，AgroGPT在农业相关对话任务中展现出显著的性能提升，具体数据未详细披露，但提升幅度明显。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括农业智能助手、农业教育和培训、以及农业决策支持系统。AgroGPT能够为农民和农业专家提供实时的知识支持，帮助他们解决实际问题，提升农业生产效率。未来，该模型有望在更广泛的农业应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Significant progress has been made in advancing large multimodal conversational models (LMMs), capitalizing on vast repositories of image-text data available online. Despite this progress, these models often encounter substantial domain gaps, hindering their ability to engage in complex conversations across new domains. Recent efforts have aimed to mitigate this issue, albeit relying on domain-specific image-text data to curate instruction-tuning data. However, many domains, such as agriculture, lack such vision-language data. In this work, we propose an approach to construct instruction-tuning data that harnesses vision-only data for the agriculture domain. We utilize diverse agricultural datasets spanning multiple domains, curate class-specific information, and employ large language models (LLMs) to construct an expert-tuning set, resulting in a 70k expert-tuning dataset called AgroInstruct. Subsequently, we expert-tuned and created AgroGPT, an efficient LMM that can hold complex agriculture-related conversations and provide useful insights. We also develop AgroEvals for evaluation and compare {AgroGPT's} performance with large open and closed-source models. {AgroGPT} excels at identifying fine-grained agricultural concepts, can act as an agriculture expert, and provides helpful information for multimodal agriculture questions. The code, datasets, and models are available at https://github.com/awaisrauf/agroGPT.