农业多模态大模型及应用分析

与单一处理文本或图像的模型不同，多模态大模型可以融合语言、图像等多种信息，打破多种信息载体的壁垒。这种模型一般涉及多种信息载体的互相转换与理解，提升机器对世界的理解能力，是通用人工智能出现的必要门槛。

2021年出现的CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型是将视觉模型接入文字能力的重要尝试。该模型使用文本编码器与图像编码器，并将两种输出投射到共同的嵌入空间，学习文本与图片在空间内的相似性，以此指导模型通过一定的文字提示对图像进行分类。模型采用对比学习的方法，通过由互联网采集的图像-文本集合，构建对图片的正向和反向描述并进行训练。该模型的创新点在于其出色的零样本学习能力，如能够理解风格不同的图像并提取关键信息；同时，其使用自监督的学习方法，大量减少对人工标注依赖的同时，能够取得与监督学习的深度神经网络ResNet50的相似性能。

由DeepMind开发的Flamingo模型是多模态领域的重要研究成果之一。该模型使用了预先训练的视觉与语言模型，且仅通过训练两者间新的神经网络来让模型学习到多模态能力。通过在大量文本与图片穿插的互联网数据上进行训练，Flamingo可以经过少量样本学习迁移到多种多模态任务上来，是多模态模型在迁移能力上的一大突破。此外，GPT-4作为语言模型亦具有多模态能力，可以对输入的多种图像进行复杂分析，包括图表分析、文字提取、照片内容分析等[23]。

图像与视频生成也是多模态领域的重要研究方向之一。如DALL-E模型作为GPT-3的扩散模型（Diffusion models）变体，可以根据一定的文字描述生成图像。这种模型基于变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）与Transformer架构相结合，VAE将图像编码为离散潜在表征，Transformer则学习自然语言描述到这些表征的映射，以此指导模型的图像生成能力。DALL-E模型可以在未经训练的文本中生成高质量图像，甚至包括对复杂与高度抽象的概念图像具体描述，表现出零样本学习能力，同时模型可以较精确地控制图像的颜色、形状等细节，展现了出色的图像生成能力。近期，由OpenAI开发的Sora视频生成模型在GPT与DALL-E的部分技术基础上继续开发。Sora将视频映射为时空碎片（Spacetime Latent Patch），并使用Diffusion Transformer 融合文字、图像等提示后生成去噪数据，最终解码为目标视频。Sora在视频保真度上尤为突出，如可以在视角快速移动时保持三维内容一致性，以及保持视频物体的长距离一致性等，并实现了视频生成、融合与扩展等多种功能。

农业领域的知识涉及图像和文字等多种介质，通过多模态模型的方式将知识融合，基于多种异构信息提供知识服务，对农业知识的推广与落地有着很强的现实意义。Cao等提出了一种多模态模型ITLMLP，融合了图像、文字与标签三种输入方式，并将CLIP与SimCLR的部分结构融入模型之中，用于对黄瓜病害进行识别。模型利用图像与文本信息进行对比学习，并与标签信息相结合，在少样本上进行学习。通过与CLIP、SimCLR以及SLIP（Self-Supervision Meets Language-Image Pre-training）模型的对比结果显示，ITLMLP在黄瓜病害识别的多种指标上超出以上三种模型。ITLMLP模型在多种其他植物病害上也有着良好表现，与其他三种模型相比性能更好或有极小差距，展现了该模型的泛化能力。Tan等设计了针对GPT-4的多个基于农业领域图片与提示词的简要实验。其中，第一项实验是基于遥感图像和对应的基本信息（地区、时间等）对农田作物进行识别，结果表明GPT-4在一般图像上表现良好，但在复杂环境会出现错误。第二项实验是通过航空图像（普通图像与近红外（Near-Infrared, NIR）图像）识别作物的养分缺失，实验结果显示GPT-4模型能够分析出图像中养分缺失的特征信息以及对应的图像范围，但需要详细的说明与相关知识来指导其分析。第三项实验是探究GPT-4在植物病虫害与植物表型检测上的能力，包含棉花病虫害检测、杂草识别以及棉苗、棉花花朵与棉铃的计数。该研究中GPT-4在分析较简单图像时表现良好，处理复杂或相似图像时容易产生错误，但其提供的农业知识与建议等较为全面，有一定的借鉴作用。第四项实验旨在将GPT-4应用于家禽业，包含对蛋壳问题、鸡禽行为的分析，以及鸡群计数共三种探究。实验表明GPT-4在蛋壳问题与鸡禽行为的分析上可以提供全面且较为精确的内容，在鸡群计数问题上也可以对图像细节进行归纳，展现出其在家禽管理上的潜力。总的来说，研究结果展示了以GPT-4为代表的高级多模态模型在农业领域的广泛前景，其复杂的图像解读、文本分析，以及生成能力将推动农业知识的普及与个性化农业分析的发展。

多模态模型在农业领域的主要优势之一是能够打破多种农业图像问题与农业知识文本之间的壁垒，通过统一的模型为多种农业问题提供全面的解决方案。将语言大模型与视觉大模型等的能力结合，进行多模态方向的深入开发，进一步提升模型能力，为实现综合化的智慧农业服务提供更为坚实的技术支撑，为农业领域带来更高效、智能的解决方案。

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