В статье представлена AgriTune-R — воспроизводимая и проверяемая платформа, предназначенная для адаптации моделей общего назначения к конкретным сельскохозяйственным задачам. Этот подход учитывает отраслевую специфику и критическую важность безопасности в сельском хозяйстве за счет интеграции управления данными, экспертной оценки и ограничений на основе доказательств для предотвращения ненадежных рекомендаций.
- В качестве рекомендуемой базовой модели используется Qwen3-8B; применяется параметрически эффективная тонкая настройка LoRA/QLoRA совместно с генерацией, дополненной извлечением информации (RAG).
- Устанавливается протокол оценки, охватывающий вопросы знаний в сельском хозяйстве, консультации по вредителям, управление выращиванием и объяснение политики.
- Предоставлена рубрика экспертной проверки, оценивающая фактологическую точность, безопасность, согласованность с доказательствами и выражение неопределенности.
- Работа четко разделяет проектирование протокола и эмпирические выводы, предоставляя исполняемый базовый уровень для будущих исследований.
Эта платформа обеспечивает структурированный рабочий процесс и четкое разделение между дизайном и результатами, предлагая проверяемый базовый уровень для разработки безопасных и точных сельскохозяйственных ИИ-ассистентов.