GPT的横空出世将全球的眼神眩惑至大谈话模子，百行万企皆尝试着利用这个“黑科技”提高责任效率2024年太阳城娱乐轮盘，加速行业发展。Future3 Campus联袂Footprint Analytics共同深入研究AI与Web3结合的无尽可能，集结发布了《AI与Web3数据行业合股近况、竞争方式与将来机遇探析》研报。
该研报分为落魄两篇，本文为上篇，由Footprint Analytics研究员Lesley、Shelly共同编撰。下篇由Future3 Campus研究员Sherry、Humphrey共同编撰。
选录：
LLM 技艺的发展让东说念主们愈加吝啬 AI 与 Web3 的结合，新的应用范式正在渐渐张开。本文中，咱们将重心研究如何利用 AI 升迁 Web3 数据的使用体验和分娩效率。由于行业尚处早期阶段和区块链技艺的脾气，Web3 数据行业濒临着诸多挑战，包括数据开头、更新频率、匿名属性等，使得利用 AI 经管这些问题成为新吝啬点。LLM 相干于传统东说念主工智能的可延伸性、恰当性、效率升迁、任务阐明、可打听性和易用性等上风，为提高区块链数据的体验和分娩效率提供了想象空间。LLM 需要多量高质地数据进行查考，而区块链领域垂直常识丰富且数据公开，不错为 LLM 提供学习素材。LLM 也不错匡助分娩和升迁区块链数据的价值，举例数据清洗、标注、生成结构化数据等。LLM 不是万仙丹，需要针对具体业务需求进行应用。既要利用 LLM 的高效率，同期也要防卫收尾的准确性。欧洲杯足彩竞猜和77 tv1. AI 与 Web3 的发展与结合1.1. AI 的发展历史东说念主工智能（AI）的历史不错追溯到上个世纪 50 年代。自 1956 年起，东说念主们启动吝啬东说念主工智能这一领域，渐渐发展出了早期的民众系统，匡助专科领域经管问题。尔后，机器学习的兴起，拓展了 AI 的应用领域，AI 启动更平方地应用在百行万企。到如今，深度学习和生成式东说念主工智能爆发，带给了东说念主们无尽可能性，其中的每一步皆充满了贬抑的挑战与改进，以追求更高的智能水慈祥更平方的应用领域。
图 1：AI 发展历程
2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 面世，初次展示了 AI 与东说念主类低门槛、高效率交互的可能性。ChatGPT 激勉了对东说念主工智能的更平方探讨，从头界说了与 AI 互动的神色，使其变得愈加高效、直不雅和东说念主性化，也鼓励了东说念主们对更多生成式东说念主工智能的吝啬，Anthropic（Amazon）、DeepMind（Google）、Llama 等模子也随后进入东说念主们的视线。与此同期，百行万企的从业者也启动积极探索 AI 会如何鼓励他们处所领域的发展，或者寻求通过与 AI 技艺的结合在行业中脱颖而出，进一步加速了 AI 在各个领域的渗入。
1.2. AI 与 Web3 的会通Web3 的愿景从改进金融体系启动，旨在已矣更多的用户权力，并有望引颈当代经济和文化的更始。区块链技艺为已矣这一办法提供了坚实的技艺基础，它不仅从头想象了价值传输和激励机制，还为资源分派和权力散布提供了搭救。
图 2：Web3 发展历程
早在 2020 年，区块链领域的投资公司 Fourth Revolution Capital（4RC）就曾指出，区块链技艺将和 AI 结合，通过对金融、医疗、电子商务、文娱等全球行业的去中心化，以已矣对现存行业的颠覆。
面前，AI 与 Web3 的结合，主若是两大标的：
● 利用 AI 去升迁分娩力以及用户体验。
● 结合区块链透明、安全、去中心化存储、可追溯、可考证的技艺特质，以及 Web3 去中心化的分娩关系，经管传统技艺无法经管的痛点或者激励社区参与，提高分娩效率。
zh皇冠信用市集上 AI 与 Web3 的结合有以下的一些探索标的：
友情图 3：AI 与 Web3 结合全景图
● 数据：区块链技艺不错应用在模子数据存储上，提供加密数据集，保护数据隐讳和纪录模子使用数据的开头、使用情况，以及校验数据的信得过性。通过打听和分析存储在区块链上的数据，AI 不错索要有价值的信息，并用于模子查考和优化。同期，AI 也不错行动数据分娩器具，去提高 Web3 数据的分娩效率。
● 算法：Web3 中的算法不错为 AI 提供更安全、的确和自主规则的狡计环境，为 AI 体统提供加密保险，在模子参数上，内嵌安全驻扎栏，退让系统被滥用或者坏心操作。AI 不错与 Web3 中的算法进行交互，举例利用智能合约实行任务、考证数据和实行决策。同期，AI 的算法也不错为 Web3 提供更智能化和高效的决策和服务。
重庆时时彩捕鱼● 算力：Web3 的散布式狡计资源不错为 AI 提供高性能的狡计才略。AI 不错利用 Web3 中的散布式狡计资源进行模子的查考、数据分析和揣度。通过将狡计任务分发到聚集上的多个节点，AI 不错加速狡计速率，并处理更大规模的数据。
在本文中，咱们将重心探索如何利用 AI 的技艺，去升迁 Web3 数据的分娩效率以及使用体验。
2. Web3 数据近况2.1. Web2 & Web3 数据行业对比行动 AI 最中枢的构成部分“数据”，在 Web3 跟咱们熟悉的 Web2 很着好多的区别。相反主若是在于 Web2 以及 Web3 自身的应用架构导致其产生的数据特征有所不同。
2.1.1. Web2 & Web3 应用架构对比
图 4：Web2 & Web3 应用架构
在 Web2 架构中，常常是由单一实体（常常是一家公司）来规则网页或者 APP，公司关于他们构建的内容有着完全的规则权，他们不错决定谁不错打听其服务器上的内容和逻辑，以及用户领有如何的职权，还不错决定这些内容在网上存在的时长。不少案例标明，互联网公司有权更动其平台上的规矩，以致中止为用户提供服务，而用户对此无法保留所创造的价值。
而 Web3 架构则借助了通用状态层（Universal State Layer）的成见，将一部分或者全部的内容和逻辑舍弃在寰球区块链上。这些内容和逻辑是公开纪录在区块链上的，可供通盘东说念主打听，用户不错告陋习则链上内容和逻辑。而在 Web2 中，用户需要帐户或 API 密钥身手与区块链上的内容进行交互。用户不错告陋习则其对应的链上内容和逻辑。不同于 Web2，Web3 用户无需授权帐户或 API 密钥就能与区块链上的内容进行交互（特定经管操作除外）。
2.1.2. Web2 与 Web3 数据特征对比
图 5：Web2 与 Web3 数据特征对比
Web2 数据常常阐发为闭塞和高度受限的，具有复杂的权限规则，高度熟识、多种数据格式、严格盲从行业圭臬，以及复杂的业务逻辑抽象。这些数据规模浩荡，但互操作性相对较低，常常存储在中央服务器上，且不防卫隐讳保护，大多数短长匿名的。
比拟之下，Web3 数据愈加怒放，打听权限更平方，尽管熟识度较低，以非结构化数据为主，圭臬化较为生分，业务逻辑抽象相对简化。Web3 的数据规模相对 Web2 较小，但它具有较高的互操作性（比如 EVM 兼容），并可散布或集会存储数据，同期强调用户隐讳，用户常常取舍匿名神色进行链上交互。
2.2. Web3 数据行业近况与远景，以及碰到的挑战在 Web2 时期，数据如石油的“储量”般稀疏，打听和获取大规模数据一直是极大的挑战。在 Web3 中，数据的怒放性和分享性一下子让大众认为“石油到处皆是”，使得 AI 模子约略更松弛地获取更多的查考数据，这关于提高模子性能和智能水平至关进击。但对 Web3 这个“新石油” 的数据处理依然有好多问题待经管，主要有以下几个：
● 数据开头：链上数据“圭臬”杂乱散布，数据处理破耗多量东说念主工老本
处理链上数据时，需要反复实行耗时而办事密集的索引过程，需要斥地者和数据分析师破耗多量时期和资源来恰当不同链、不同名目之间的数据相反。链上数据行业枯竭统一的分娩和处理圭臬，除了纪录到区块链账本上的，events，logs，and traces 等皆基本上是名目我方界说和分娩（或生成）的，这导致非专科走动者很难阔别并找到最准确和的确的数据，增多了他们在链上走动和投资决策中的贵重。比如，去中心化走动所 Uniswap 和 Pancakeswap 就有可能在数据处理方法和数据口径上存在相反，过程中的搜检和统一口径等工序进一步加大了数据处理的复杂性。
● 数据更新：链上数据体量大且更新频率高，难以实时地处理成结构化数据
区块链是时刻变动的，数据更新以秒以致毫秒级别计。数据的往往产生和更新使其难以看守高质地的数据处理和实时的更新。因此，自动化的处理经由是十分进击的，这亦然关于数据处理的老本和效率的一大挑战。Web3 数据行业仍处于低级阶段。跟着新合约的日出不穷和迭代更新，数据枯竭圭臬、格式万般，进一步增多了数据处理的复杂性。
● 数据分析：链上数据的匿名属性，导致数据身份难以别离
链上数据常常不包含阔气的信息来了了识别每个地址的身份，这使得数据在与链下的经济、社会或法律动向难以联动。但是链上数据的动向与现实全国精熟运筹帷幄，了解链上行动与现实全国中特定个体或实体的关联性关于特定的场景比如数据分析来说十分进击。
跟着大谈话模子（LLM）技艺激勉的分娩力变更究诘，能否利用 AI 来经管这些挑战也成为 Web3 领域的一个焦点吝啬之一。
3. AI 与 Web3 数据碰撞产生的化学反映3.1. 传统 AI 与 LLM 的特征对比在模子查考方面，传统 AI 模子常惯例模较小，参数数目在数万到数百万之间，但为了确保输出收尾的准确性，需要多量的东说念主工标注数据。LLM 之是以如斯强盛2024年太阳城娱乐轮盘，部分原因在于其使用了海量的语料拟合百亿、千亿级以上的参数，极地面升迁了它对当然谈话的联接才略，但这也意味着需要更多的数据来进行查考，查考老本至极文明。
在才略范围和运行神色上，传统 AI 更符合特定领域的任务，约略提供相对精确和专科的谜底。比拟之下，LLM 更符合通用性任务，但容易产生幻觉问题，这意味着在一些情况下，它的回话可能不够精确或专科，以致完全乖张。因此，如果需要和客不雅，的确任，和不错追溯的收尾，可能需要进行屡次搜检、屡次查考或引入额外的纠错机制和框架。
图 6：传统 AI 与大模子谈话模子 （LLM）的特征对比
3.1.1. 传统 AI 在 Web3 数据领域的实践
传统 AI 仍是在区块链数据行业展现了其进击性，为这一领域带来了更多改进和效率。举例，0xScope 团队取舍 AI 技艺，构建了基于图狡计的群集分析算法，通过不同规矩的权重分派来匡助准确识别用户之间的运筹帷幄地址。这种深度学习算法的应用提高了地址群集的准确性，为数据分析提供了更精确的器具。Nansen 则将 AI 用于 NFT 价钱揣度，通过数据分析和当然谈话处理技艺，提供运筹帷幄 NFT 市集趋势的视力。另一方面，Trusta Labs使用了基于钞票图谱挖掘和用户步履序列分析的机器学习方法，以增强其女巫检测经管决策的可靠性和踏实性，有助于惊叹区块链聚集生态的安全。另一方面，Trusta Labs 取舍了图挖掘和用户步履分析的方法，以增强其女巫检测经管决策的可靠性和踏实性，有助于惊叹区块链聚集的安全。Goplus 在其运营中利用传统东说念主工智能来提高去中心化应用规律（dApps）的安全性和效率。他们采集和分析来自 dApp 的安全信息，提供快速风险警报，匡助缩短这些平台的风险敞口。这包括通过评估开源状态和潜在坏心步履等身分来检测 dApp 主公约中的风险，以及采集瞩目的审计信息，包括审计公司把柄、审计时期和审计论说连络。Footprint Analytics 则使用 AI 生成分娩结构化数据的代码，分析 NFT 走动 Wash trading 走动以及机器东说念主账户筛选排查。
关联词，传统 AI 领有的信息有限，专注于使用预定的算法和规矩实行预设任务，而 LLM 则通过大规模的当然谈话数据学习，不错联接和生成当然谈话，这使其更符合处理复杂且巨量的文本数据。
最近，跟着 LLM 取得了显耀进展，东说念主们对 AI 与 Web3 数据的结合，也进行了一些新的念念考与探索。
3.1.2. LLM 的上风
LLM 相干于传统东说念主工智能具有以下上风：
● 可延伸性：LLM 搭救大规模数据处理
LLM 在可延伸性方面阐发出色，约略高效处理多量数据和用户互动。这使其相配符合处理需要大规模信息处理的任务，如文天职析或者大规模数据清洗。其高度的数据处理才略为区块链数据行业提供了强盛的分析和应用后劲。
● 恰当性：LLM 可学习恰当多领域需求
LLM 具备超卓的恰当性，不错为特定任务进行微调或镶嵌行业或专非凡据库，使其约略连忙学习和恰当不同领域的隐微远离。这一脾气使 LLM 成为了经管多领域、多用途问题的空想取舍，为区块链应用的万般性提供了更平方的搭救。
皇冠网站● 提高效率：LLM 自动化任务提高效率
LLM 的高效率为区块链数据行业带来了显耀的便利。它约略自动化蓝本需要多量东说念主工时期和资源的任务，从而提高分娩力并缩短老本。LLM 不错在几秒内生成多量文本、分析海量数据集，或实行多种重叠性任务，从而减少了恭候和处理时期，使区块链数据处理愈加高效。
● 任务阐明：不错生成某些责任的具体野心，把大的责任分红小要领
LLM Agent 具备独特的才略，即不错生成某些责任的具体野心，将复杂任务阐明为可经管的小要领。这一脾气关于处理大规模的区块链数据和实行复杂的数据分析任务相配有意。通过将大型责任阐明成小任务，LLM 不错更好地经管数据处理经由，并输出高质地的分析。
这一才略关于实行复杂任务的 AI 系统至关进击，举例机器东说念主自动化、名目经管和当然谈话联接与生成，使其约略将高等任务办法转机为瞩目的行动路子，提高任求实行的效率和准确性。
● 可打听性和易用性：LLM 以当然谈话提供用户友好互动
LLM 的可打听性使更多用户约略松弛与数据和系统进行互动，让这些互动愈加用户友好。通过当然谈话，LLM 使数据和系统更容易打听和交互，无需用户学习复杂的技艺术语或特定号令，举例，SQL，R，Python 等来作念数据获取和分析。这一脾气拓宽了区块链应用的受众范围，让更多的东说念主约略打听和使用 Web3 应用和服务，不管他们是否能干技艺，从而促进了区块链数据行业的发展和普及。
3.2. LLM 与 Web3 数据的合股图 7：区块链数据与 LLM 的合股
大型谈话模子的培训需要依赖大规模数据，通过学习数据中的模式来建立模子。区块链数据中蕴含的交互和步履模式是 LLM 学习的燃料。数据量和质地也告成影响 LLM 模子的学习效率。
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3.3. 增强 LLM 的常用技艺经管决策ChatGPT 的出现，不仅向咱们展示了 LLM 经管复杂问题的通用才略，同期也激勉了全球范围的，对在通用才略上去叠加外部才略的探索。这里包括，通用才略的增强（包括落魄文长度、复杂推理、数学、代码、多模态等）以及外部才略的推行（处理非结构化数据、使用更复杂的器具、与物理全国的交互等）。如何将 crypto 领域的专有常识以及个东说念主的个性化专非凡据嫁接到大模子的通用才略上，是大模子在 crypto 垂直领域生意化落地的中枢技艺问题。
面前，大多数应用皆集会在检索增强生成（RAG）上，比如教导工程和镶嵌技艺，仍是存在的代理器具也大多皆聚焦于提高 RAG 责任的效率和准确性。市集上主要的基于 LLM 技艺的应用栈的参考架构有以下几种：
● Prompt Engineering
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图 8：Prompt Engineering
现时，大多数从业者在构建应用时取舍基础经管决策，即 Prompt Engineering。这一方法通过想象特定的 Prompt 来更动模子的输入，以雕悍特定应用的需求，是最方便快捷的作念法。关联词，基础的 Prompt Engineering 存在一些遗弃，如数据库更新不足时、内容冗杂、以及对输入落魄文长度（In-Context Length）的搭救和多轮问答的遗弃。
因此，行业内也在研究更先进的改进决策，包括镶嵌（Embedding）和微调（Fine-tuning）。
● 镶嵌（Embedding）
镶嵌（Embedding）是一种平方应用于东说念主工智能领域的数据示意方法，能高效拿获对象的语义信息。通过将对象属性映射成向量格式，镶嵌技艺约略通过分析向量之间的相互关系，快速找到最有可能正确的谜底。镶嵌不错在 LLM 的基础上构建，以利用该模子在平方语料上学到的丰富谈话常识。通过镶嵌技艺将特定任务或领域的信息引入到预查考的大模子中，使得模子更专科化，更恰当特定任务，同期保留了基础模子的通用性。
用常常的话来讲，镶嵌就肖似于你给一个经过综合查考的大学生一册器具书，让他拿着领有特定任务运筹帷幄常识的器具书去完成任务，他不错随时查阅器具书，然后不错经管特定的问题。
● 微调（Fine-tuning）
图 9：Fine Tuning
微调（Fine-tuning）与镶嵌不同，通过更新仍是预查考的谈话模子的参数，使其恰当特定任务。这种方法允许模子在特定任务上阐发出更好的性能，同期保持通用性。微调的中枢念念想是调整模子参数，捕捉与办法任务运筹帷幄的特定模式和关系。但微调的模子通用才略上限仍然受限于基座模子自身。
用常常的话来讲，微调就肖似于给经过综合查考的大学生上专科常识课程，让他掌捏除了综合才略除外的专科课常识，能自行经管专科板块的问题。
● 从头查考 LLM
现时的 LLM 固然强盛，但不一定约略雕悍通盘需求。从头查考 LLM 是一种高度定制化的经管决策，通过引入新数据集和调整模子权重，使其更恰当特定任务、需求或领域。关联词，这种方法需要多量狡计资源和数据，况兼经管和惊叹从头查考后的模子亦然挑战之一。
● Agent 模子
图 10：Agent 模子
Agent 模子是一种构建智能代理的方法，它以 LLM 行动中枢规则器。这个系统还包括几个要津构成部分，以提供更全面的智能。
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● Memory，反念念：通过反念念当年的步履，改进将来的野心
● Tools，器具使用：代理不错调用外部器具获取更多信息，如调用搜索引擎、狡计器等
东说念主工智能代理模子具备强盛的谈话联接和生成才略，约略经管通用问题，进行任务阐明以及自我反念念。这使得它在万般应用中皆有平方的后劲。关联词，代理模子也存在一些局限性，举例受到落魄文长度的遗弃、遥远推敲和任务拆分容易出错、输出内容的可靠性不踏实等问题。这些局限性需要遥远贬抑的研究和改进，以进一步拓展代理模子在不同领域的应用。
以上的万般技艺并不是相互摒除的，它们不错在查考和增强团结个模子的过程中一说念使用。斥地者不错充分证实现存大谈话模子的后劲，尝试不同的方法，以雕悍日益复杂的应用需求。这种综合使用不仅有助于提高模子的性能，还有助于鼓励 Web3 技艺的快速改进和逾越。
关联词，咱们认为，固然现存的 LLM 仍是在 Web3 的快速发展中证实了进击作用，但在充分尝试这些现存模子（如 OpenAI、Llama 2 以偏执他开源 LLM）之前，咱们不错从浅入深，从 prompt engineering 和镶嵌等 RAG 策略发轫，严慎探求微融合从头查考基础模子。
3.4. LLM 如何加速区块链数据分娩的各个经由3.4.1. 区块链数据的一般处理经由
现在，区块链领域的竖立者渐渐坚强到数据居品的价值。这一价值灭绝了居品运营监控、揣度模子、推选系统以及数据驱动的应用规律等多个领域。尽管这一贯通渐渐增强，但行动数据获取到数据应用中不可或缺的要津要领，数据处理往往被疏远。
图 11：区块链数据处理经由
● 将区块链原始非结构化数据，如 events 或 logs 等，休养为结构化的数据
区块链上的每一笔走动或事件皆会生成 events 或 logs，这些数据常常短长结构化的。这一要领是获取数据的第一进口，但数据仍然需要被进一步处理以索要有用信息，得到结构化的原始数据。这包括整理数据、处理极度情况和转机为通用格式。
● 将结构化的原始数据，休养为具有业务道理道理的抽象表
在得到结构化原始数据后，需要进一步进行业务抽象，将数据映射到业求实体和方针上，比如走动量、用户量等业务方针，将原始数据转机为对业务和决策特地念念道理的数据。
● 从抽象表中，狡计索要业务方针
有了抽象的业务数据后，不错在业务抽象的数据上进行进一步狡计，就不错得出万般进击的孳生方针。举例走动总和的月增长率、用户留存率等中枢方针。这些方针不错借助 SQL、Python 等器具已矣，愈加有可能匡助监控业务健康、了解用户步履和趋势，从而搭救决策和政策推敲。
3.4.2. 区块链数据生成经由加入 LLM 后的优化
LLM 在区块链数据处理中不错经管多个问题，包括但不限于以下内容：
处理非结构化数据：
● 从往未来记和事件中索要结构化信息： LLM 不错分析区块链的往未来记和事件，索要其中的要津信息，如走动金额、走动方地址、时期戳等，将非结构化数据转机为的带有业务道理道理的数据，使其更易于分析和联接。
● 清洗数据，识别极度数据： LLM 不错自动识别和清洗不一致或极度的数据，匡助确保数据的准确性和一致性，从而提高数据质地。
进行业务抽象：
● 将原始链上数据映射到业求实体： LLM 不错将原始区块链数据映射到业求实体，举例将区块链地址映射到践诺用户或钞票，从而使业务处理愈加直不雅和有用。
● 处理非结构化链上内容，打标签： LLM 不错分析非结构化数据，如 Twitter 心思分析收尾，将其标志为正面、负面或中性心思，从而匡助用户更好地联接外交媒体上的心思倾向。
当然谈话解读数据：
● 狡计中枢方针： 基于业务抽象，LLM 不错狡计中枢业务方针，如用户走动量、钞票价值、市集份额等，以匡助用户更好地了解其业务的要津性能。
● 查询数据： LLM 不错通过 AIGC，联接用户意图，生成 SQL 查询，使用户约略以当然谈话建议查询申请，而不必编写复杂的 SQL 查询语句。这增多了数据库查询的可打听性。
● 方针取舍、排序和运筹帷幄性分析： LLM 不错匡助用户取舍、排序和分析不同的多个方针，以更好地联接它们之间的关系和运筹帷幄性，从而搭救更深入的数据分析和决策制定。
皇冠客服飞机：@seo3687● 产生业务抽象的当然谈话模样： LLM 不错根据事实数据，生成当然谈话选录或证实注解，以匡助用户更好地联接业务抽象和数据方针，提高可证实注解性，并使决策更具合感性。
3.5. 面前用例根据 LLM 自身的技艺以及居品体验上风，它不错被应用到不同的链上数据场景，技艺上从易到难不错将这些场景分红四类：
● 数据休养：进行数据增强、重构等操作，如文本选录、分类、信息抽取。这类应用斥地较快，但更符合通用场景，不太符合多量数据的浅易批量化处理。
● 当然谈话接口：将 LLM 联接常识库或器具，已矣问答或基本器具使用的自动化。这不错用于构建专科聊天机器东说念主，但其践诺价值受其所联接的常识库质地等其他身分影响。
● 责任流自动化：使用 LLM 已矣业务经由的圭臬化和自动化。这不错应用于较复杂的区块链数据处理经由，如解构智能合约运行过程、风险识别等。
● 协助机器东说念主与助手扶持系统：扶持系统是在当然谈话接口的基础上，集成更多数据源和功能的增强系统，大幅提高用户责任效率。
11月21日，海峡创新(SZ300300，股价4.54元，市值30.48亿元)发布公告称，其收到中国证监会立案告知书。
11月18日，兰石重装(SH603169，股价6.14元，市值80.21亿元)公告，拟以7.03亿元现金收购控股股东兰石集团持有的超合金公司100%股权。值得注意的是，超合金公司是兰石集团以其铸锻分公司的冶炼及锻造业务相关资产新近设立的，成立日期为今年9月27日。
图 12：LLM 应用场景
3.6. LLM 的局限性3.6.1. 行业近况：熟识应用、正在攻克的问题以及尚未经管的挑战
在 Web3 数据领域，尽管仍是取得了一些进击的进展，但仍然濒临一些挑战。
相对熟识的应用：
● 使用 LLM 进行信息处理：LLM 等 AI 技艺已生遵守于生成文本选录、转头、证实注解等责任，匡助用户从长篇著作、专科论说中索要要津信息，提高了数据的可读性和可联接性。
● 使用 AI 经管开提问题： LLM 仍是应用于经管斥地过程中的问题，举例替代StackOverflow 或搜索引擎，为斥地者提供问题解答和编程搭救。
有待经管与正在探索的问题：
● 利用 LLM 生成代码： 行业正在致力将 LLM 技艺应用于当然谈话到 SQL 查询谈话的休养，以提高数据库查询的自动化和可联接性。关联词，过程中会有好多贵重，比如在某些情境下，生成的代码条目极高的准确性，语法必须百分之百正确，以确保规律约略无 bug 运行，并取得正确的收尾。难点还包括确保问题回话的生效率、正确率，以及对业务的深入联接。
● 数据标注问题： 数据标注关于机器学习和深度学习模子的查考至关进击，但在 Web3 数据领域，特别是处理匿名的区块链数据时，标注数据的复杂性较高。
● 准确性和幻觉（Hallucination）问题：AI 模子中幻觉的出现可能受多身分影响，包括有偏见或不足的查考数据、过度拟合、有限的落魄文联接、枯竭领域常识、抵抗性挫折和模子架构。研究东说念主员和斥地者需要贬抑改进模子的查考和校准方法，以提高生成文本的的确度和准确性。
● 利用数据进行业务分析和著作输出： 将数据用于业务分析和生成著作仍然是一个具有挑战性的问题。问题的复杂性、需要全心想象的教导（prompt）、以及高质地的数据、数据量、减少幻觉问题的方法皆是待经管的问题。
网络赌博开户注册● 根据业务领域自动索引智能公约数据以进行数据抽象： 自动为不同行务领域的智能公约数据建立索引以进行数据抽象仍然是一个未经管的问题。这需要综合探求不同行务领域的特质，以及数据的万般性和复杂性。
● 处理时序数据，表格文档数据等更复杂的模态：DALL·E 2 等多模态模子相配擅长在翰墨生成图像、语音等常见模态。而在区块链以及金融领域需要特别地对待一些时序数据，而非浅易地把文本向量化就能经管。联和时序数据与文本，跨模态集结查考等，是已矣数据智能分析以及应用的进击研究标的。
3.6.2. 为何只靠 LLM 不可竣工经管区块链数据行业的问题
行动谈话模子，LLM 更适用于处理对畅达度条目较高的场景，而在追求准确性方面，可能需要对模子进行更进一步的调整。在将 LLM 应用于区块链数据行业时，以下框架可提供一些参考。
图 13：区块链数据行业下 LLM 输出的畅达性、准确性和用例风险
在评估 LLM 在不同应用中的适用性时，吝啬畅达度和准确性是至关进击的。畅达度指的是模子的输出是否当然、畅通，准确性则示意模子的谜底是否准确。这两个维度在不同应用场景中有不同的条目。
关于畅达度条目较高的任务，如当然谈话生成、创意写稿等，LLM 常常约略胜任，因为其在当然谈话处理方面的强盛性能使其约略生成畅达的文本。
区块链数据濒临着数据解析、数据处理、数据应用等多方面的问题。LLM 领有超卓的谈话联接和推理才略，使其成为与区块链数据互动、整理和抽象的空想器具。关联词，LLM 并不可经管通盘区块链数据领域的问题。
在数据处理方面，LLM 更符合快速迭代和探索性处理链上数据，贬抑尝试新的处理方法。关联词，LLM 在分娩环境中的瞩目查平等任务方面仍存在一些遗弃。典型的问题是 token 长度不够，无法冒昧长落魄文的内容。耗时的 prompt，回话不踏实影响下流任务进而导致生效率不踏实的问题，以及实行大皆量任务的效率不高。
其次，LLM 处理内容的过程中很可能出现幻觉问题。据算计，ChatGPT 的幻觉概率约为 15% 至 20%，而由于其处理过程的不透明性，好多乖张难以察觉。因此，框架的建立和民众常识的结合变得至关进击。此外，LLM 结合链上数据如故有好多挑战：
● 链上数据实体类型多、数目浩荡，以何种格式投喂给 LLM，有用地诈欺在具体的生意化场景，肖似其他垂直行业，需要更多研究和探索。
● 链上数据包括结构化和非结构化数据，面前行业大多数数据经管决策，皆是基于对业务数据的联接。解析链上数据的过程中，用 ETL 去过滤，清洗，补充和归附业务逻辑，进一步把非结构化数据整理为结构化数据，不错为后期多种业务场景提供更高效的分析。比如，结构化的 DEX trades，NFT marketplace transactions，wallet address portfolio 等，就具有前边提到的高质地，高价值，准确和信得过等特质，不错给通用 LLM 提供高效的补充。
4. 被歪曲的 LLM4.1. LLM 不错告成处理非结构化数据，因此结构化数据将不再被需要？LLM 常常基于海量文本数据预查考而来，自然符合处理万般非结构化的文本数据。关联词，各个行业仍是领有多量结构化数据，尤其 Web3 领域中解析后的数据。如何有用的利用这些数据，增强 LLM，是一个行业的热点研究课题。
关于 LLM，结构化数据仍然具有以下的上风：
● 海量：多量的数据储存在万般应用背后的数据库和其他圭臬格式内部，特别是专非凡据。每个公司和行业皆还有多量 LLM 莫得用于预查考的墙内数据。
● 已有：这些数据不需要从头分娩，插足老本极低，惟一的问题是奈何用起来。
● 高质地和高价值：领域内遥远聚积的，蕴含民众的专科常识，常常皆千里淀到了结构化数据内部，用于产学研。结构化数据的质地是数据可用性的要津，其中包括数据的完整性、一致性、准确性、惟一性和事实性。
● 高效率：结构化数据以表格、数据库或其他法式格式存储，模式是事前界说的，况兼在通盘数据集会保持一致。这意味着数据的格式、类型和关系皆是可揣度和可控的，使得数据的分析和查询愈加浅易和可靠。而且，行业仍是有熟识的 ETL 及万般数据处理和经管器具，使用起来也愈加高效和方便。LLM 不错通过 API，把这些数据使用起来。
● 准确性和事实性：LLM 的文本数据，基于 token 概率，面前还不可踏实的输出确切的谜底，产生的幻觉问题一直是 LLM 要经管的中枢根柢问题。关于好多行业和场景，会酿成安全和可靠性问题，比如，医疗，金融等。结构化数据，恰是不错扶持和矫正LLM 这些问题的一个标的。
● 体现关系图谱，和特定业务逻辑：不同类型的结构化数据，不错以特定的组织格式（关系型数据库，图数据库等），输入到 LLM，经管不同类型的领域问题。结构化数据使用圭臬化的查询谈话（如 SQL），使得对数据进行复杂的查询和分析变得愈加高效和准确。常识图谱 (Knowledge Graph) 不错更好地抒发实体之间的关系，也更容易进行关联查询。
● 使用老本低：无谓 LLM 每次从头从底层从头查考通盘底座模子，不错结合 Agents 和LLM API 等 LLM 赋能神色，更快更低老本的接入 LLM。
面前市集上还有一些脑洞掀开的不雅点，认为 LLM 在处理文本信息和非结构化信息方面的才略极强，只需将原始数据，包括非结构化数据，浅易导入到 LLM，就能达到目的。这个想法肖似于条目通用 LLM 解数学题，在莫得专门构建数学才略模子的情况下，大多数 LLM 可能会在处理浅易的小学加减题时出错。反而，建立肖似数学才略模子，和图像生成模子的 Crypto LLM 垂直模子，才是经管 LLM 在 Crypto 领域更落地的实践。
4.2. LLM 不错再行闻、推特等翰墨信息推测内容，东说念主们不再需要链上数据分析来得出论断？LLM 固然不错再行闻、外交媒体等文本中取得信息，但告成从链上数据中取得的瞻念察仍然是不可或缺的，主要原因有:
● 链上数据是原始的第一手资讯，而新闻和外交媒体中的信息可能存在单方面性或误导性。告成分析链上数据不错减少信息偏差。尽管利用 LLM 进行文天职析存在联接偏差的风险，但告成分析链上数据不错减少误读。
新全讯足球网● 链上数据包含全面的历史交互和走动纪录，分析不错发现遥远趋势和模式。链上数据还不错展现通盘生态系统的全貌，如资金流向、各方关系等。这些宏不雅的瞻念察有助于更深入地联接景况。而新闻和外交媒体信息常常更零碎且短期。
● 链上数据是怒放的。任何东说念主皆不错考证分析收尾，幸免信息的分歧称。而新闻和外交媒体随机皆照实袒露。文本信息和链上数据不错相互考证。综合两者不错酿成更立体和准确的判断。
链上数据分析仍是不可或缺的。LLM 从文本中获取信息具有扶持作用，但不可取代告成分析链上数据。充分利用两者上风身手取得最好效率。
4.3. 利用 LangChain、LlamaIndex 或其他 AI 器具，在 LLM 的基础上构建区块链数据经管决策相配容易？LangChain 和 LlamaIndex 等器具为构建自界说的浅易 LLM 应用提供了便利，使快速搭建成为可能。关联词，将这些器具生效应用于践诺分娩环境中波及到更多的挑战。构建一个高效运行、保持高质地的 LLM 应用是一项复杂的任务，需要深入联接区块链技艺和 AI 器具的责任道理，并有用地将它们整合在一说念。这关于区块链数据行业来说，是一项进击但具有挑战性的责任。
在这个过程中，必须坚强到区块链数据的脾气，它条目极高的精确性和可重叠校验性。一朝数据通过 LLM 进行处理和分析，用户对其准确性和的确度有很高的盼愿。这与 LLM 的吞吐容错性之间存在着潜在的矛盾。因此，在构建区块链数据经管决策时，必须仔细衡量这两方面的需求，以雕悍用户的盼愿。
现时市集上，固然仍是有了一些基础器具，但这个领域仍在快速演进和贬抑迭代。类比于 Web2 全国的发展历程，从最先的 PHP 编程谈话到更熟识、可延伸的决策如 Java、Ruby、Python，以及 JavaScript 和 Node.js 等，再到 Go 和 Rust 等新兴技艺，皆阅历了贬抑的演变。AI 器具也在贬抑变化，新兴的 GPT 框架如 AutoGPT，Microsft AutoGen，及最近OpenAI 我方推出的 ChatGPT 4.0 Turbo 的 GPTs 和 Agents 等只是展示了将来可能性的一部分。这标明，区块链数据行业和 AI 技艺皆还有许多发展空间，需要贬抑致力和改进。
现时在应用 LLM 时，有两个罗网需要特别防卫：
● 盼愿值过高：好多东说念主认为 LLM 不错经管一切问题，但践诺上 LLM 有显明的局限性。它需要多量的狡计资源，查考老本文明，而且查考过程可能不踏实。对 LLM 的才略要有现实的盼愿，明白它在某些场景下阐发出色，如当然谈话处理和文本生成，但在其他领域可能无法胜任。
● 疏远业务需求：另一个罗网是强行应用 LLM 技艺，而不充分探求业务需求。在应用 LLM 之前，务必明确具体的业务需求。需要评估 LLM 是否是最好技艺取舍，并作念好风险评估和规则。强调 LLM 的有用应用需要根据践诺情况肃肃探求，幸免误用。
尽管 LLM 在许多领域皆具备巨大后劲，但斥地者和研究者在应用 LLM 时需要保持严慎，采选怒放的探索作风2024年太阳城娱乐轮盘，以找到更符合的应用场景并最猛进程地证实其上风。