GPT的横空出世将全球的视力眩惑至大言语模子2024年澳门现金网，五行八作皆尝试着利用这个“黑科技”提高责任效率，加速行业发展。Future3 Campus联袂Footprint Analytics共同深入有计划AI与Web3结合的无尽可能，联结发布了《AI与Web3数据行业调和近况、竞争形式与将来机遇探析》研报。
该研报分为高下两篇，本文为上篇，由Footprint Analytics有计划员Lesley、Shelly共同编撰。下篇由Future3 Campus有计划员Sherry、Humphrey共同编撰。
摘抄：
LLM 技巧的发展让东谈主们愈加眷注 AI 与 Web3 的结合，新的应用范式正在迟缓张开。本文中，咱们将要点有计划如何利用 AI 普及 Web3 数据的使用体验和坐褥效率。由于行业尚处早期阶段和区块链技巧的脾气，Web3 数据行业濒临着诸多挑战，包括数据开始、更新频率、匿名属性等，使得利用 AI 科罚这些问题成为新眷注点。LLM 联系于传统东谈主工智能的可膨大性、妥当性、效率普及、任务剖判、可看望性和易用性等上风，为提高区块链数据的体验和坐褥效率提供了瞎想空间。LLM 需要巨额高质地数据进行西宾，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 也不错匡助坐褥和普及区块链数据的价值，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，同期也要真贵斥逐的准确性。1. AI 与 Web3 的发展与结合1.1. AI 的发展历史东谈主工智能（AI）的历史不错追思到上个世纪 50 年代。自 1956 年起，东谈主们启动眷注东谈主工智能这一领域，缓缓发展出了早期的巨匠系统，匡助专科领域科罚问题。而后，机器学习的兴起，拓展了 AI 的应用领域，AI 启动更平时地应用在五行八作。到如今，深度学习和生成式东谈主工智能爆发，带给了东谈主们无尽可能性，其中的每一步皆充满了不休的挑战与革命，以追求更高的智能水慈祥更平时的应用领域。
图 1：AI 发展历程
2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 面世，初度展示了 AI 与东谈主类低门槛、高效率交互的可能性。ChatGPT 激励了对东谈主工智能的更平时探讨，从新界说了与 AI 互动的方式，使其变得愈加高效、直不雅和东谈主性化，也鼓励了东谈主们对更多生成式东谈主工智能的眷注，Anthropic（Amazon）、DeepMind（Google）、Llama 等模子也随后进入东谈主们的视线。与此同期，五行八作的从业者也启动积极探索 AI 会如何鼓励他们地点领域的发展，或者寻求通过与 AI 技巧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。
金沙娱乐城1.2. AI 与 Web3 的调和Web3 的愿景从矫正金融体系启动，旨在斥逐更多的用户权力，并有望引颈当代经济和文化的革新。区块链技巧为斥逐这一办法提供了坚实的技巧基础，它不仅从新遐想了价值传输和激励机制，还为资源分派和权力散布提供了支持。
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，区块链技巧将和 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，以斥逐对现存行业的颠覆。
面前，AI 与 Web3 的结合，主如果两大标的：
● 利用 AI 去普及坐褥力以及用户体验。
● 结合区块链透明、安全、去中心化存储、可追思、可考证的技巧特质，以及 Web3 去中心化的坐褥关系，科罚传统技巧无法科罚的痛点或者激励社区参与，提高坐褥效率。
www.qilbi.com阛阓上 AI 与 Web3 的结合有以下的一些探索标的：
图 3：AI 与 Web3 结合全景图
● 数据：区块链技巧不错应用在模子数据存储上，提供加密数据集，保护数据诡秘和记载模子使用数据的开始、使用情况，以及校验数据真实切性。通过看望和分析存储在区块链上的数据，AI 不错索求有价值的信息，并用于模子西宾和优化。同期，AI 也不错手脚数据坐褥器具，去提高 Web3 数据的坐褥效率。
● 算法：Web3 中的算法不错为 AI 提供更安全、着实和自主限定的策画环境，为 AI 体统提供加密保险，在模子参数上，内嵌安全留心栏，退避系统被浪掷或者坏心操作。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。
● 算力：Web3 的散布式策画资源不错为 AI 提供高性能的策画智商。AI 不错利用 Web3 中的散布式策画资源进行模子的西宾、数据分析和揣度。通过将策画任务分发到麇集上的多个节点，AI 不错加速策画速率，并处理更大范围的数据。
在本文中，咱们将要点探索如何利用 AI 的技巧，去普及 Web3 数据的坐褥效率以及使用体验。
2. Web3 数据近况2.1. Web2 & Web3 数据行业对比手脚 AI 最中枢的构成部分“数据”，在 Web3 跟咱们熟悉的 Web2 很着许多的区别。相反主如果在于 Web2 以及 Web3 自己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，往往是由单一实体（往往是一家公司）来限定网页或者 APP，公司关于他们构建的内容有着全皆的限定权，他们不错决定谁不错看望其服务器上的内容和逻辑，以及用户领有怎么的权柄，还不错决定这些内容在网上存在的时长。不少案例标明，互联网公司有权蜕变其平台上的规章，甚而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）的观点，将一部分或者全部的内容和逻辑放弃在环球区块链上。这些内容和逻辑是公开记载在区块链上的，可供总共东谈主看望，用户不错平直限定链上内容和逻辑。而在 Web2 中，用户需要帐户或 API 密钥智力与区块链上的内容进行交互。用户不错平直限定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（特定管制操作除外）。
2.1.2. Web2 与 Web3 数据特征对比
图 5：Web2 与 Web3 数据特征对比
Web2 数据往往发扬为阻塞和高度受限的，具有复杂的权限限定，高度纯熟、多种数据格式、严格除名行业圭臬，以及复杂的业务逻辑抽象。这些数据范围宽广，但互操作性相对较低，往往存储在中央服务器上，且不贯注诡秘保护，大多数詈骂匿名的。
比拟之下，Web3 数据愈加洞开，看望权限更平时，尽管纯熟度较低，以非结构化数据为主，圭臬化较为荒野，业务逻辑抽象相对简化。Web3 的数据范围相对 Web2 较小，但它具有较高的互操作性（比如 EVM 兼容），并可散布或围聚存储数据，同期强调用户诡秘，用户往往汲取匿名方式进行链上交互。
2.2. Web3 数据行业近况与远景，以及遭遇的挑战在 Web2 时间，数据如石油的“储量”般疏淡，看望和获取大范围数据一直是极大的挑战。在 Web3 中，数据的洞开性和分享性一下子让群众合计“石油到处皆是”，使得 AI 模子大概更简约地获取更多的西宾数据，这关于提高模子性能和智能水平至关伏击。但对 Web3 这个“新石油” 的数据处理依然有许多问题待科罚，主要有以下几个：
zh皇冠会员登3手机● 数据开始：链上数据“圭臬”零碎散布，数据处理破钞巨额东谈主工本钱
处理链上数据时，需要反复实行耗时而处事密集的索引过程，需要开垦者和数据分析师破钞巨额时辰和资源来妥当不同链、不同神情之间的数据相反。链上数据行业缺少统一的坐褥和处理圭臬，除了记载到区块链账本上的，events，logs，and traces 等皆基本上是神情我方界说和坐褥（或生成）的，这导致非专科来回者很难鉴别并找到最准确和着实的数据，增多了他们在链上来回和投资决策中的艰苦。比如，去中心化来回所 Uniswap 和 Pancakeswap 就有可能在数据处理范例和数据口径上存在相反，过程中的检讨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，数据更新以秒甚而毫秒级别计。数据的常常产生和更新使其难以防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伏击的，这亦然关于数据处理的本钱和效率的一大挑战。Web3 数据行业仍处于低级阶段。跟着新合约的雨后春笋和迭代更新，数据缺少圭臬、格式各样，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，导致数据身份难以分散
链上数据往往不包含饱和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本质寰宇精致关联，了解链上举止与本质寰宇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伏击。
筹码 百家乐跟着大言语模子（LLM）技巧激励的坐褥力变更参议，能否利用 AI 来科罚这些挑战也成为 Web3 领域的一个焦点眷注之一。
3. AI 与 Web3 数据碰撞产生的化学反馈3.1. 传统 AI 与 LLM 的特征对比在模子西宾方面，传统 AI 模子往往范围较小，参数数目在数万到数百万之间，但为了确保输出斥逐的准确性，需要巨额的东谈主工标注数据。LLM 之是以如斯矍铄，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，极地面普及了它对当然言语的和会智商，但这也意味着需要更多的数据来进行西宾，西宾本钱相配腾贵。
在智商范围和运行方式上，传统 AI 更恰当特定领域的任务，大概提供相对精确和专科的谜底。比拟之下，LLM 更恰当通用性任务，但容易产生幻觉问题，这意味着在一些情况下，它的回应可能不够精确或专科，甚而完全空幻。因此，如果需要和客不雅，着实任，和不错追思的斥逐，可能需要进行屡次检讨、屡次西宾或引入额外的纠错机制和框架。
图 6：传统 AI 与大模子言语模子 （LLM）的特征对比
3.1.1. 传统 AI 在 Web3 数据领域的实践
传统 AI 照旧在区块链数据行业展现了其伏击性，为这一领域带来了更多革命和效率。举例，0xScope 团队汲取 AI 技巧，构建了基于图策画的群集分析算法，通过不同规章的权重分派来匡助准确识别用户之间的关联地址。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言语处理技巧，提供关联 NFT 阛阓趋势的见解。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范例，以增强其女巫检测科罚决策的可靠性和暴露性，有助于爱戴区块链麇集生态的安全。另一方面，Trusta Labs 汲取了图挖掘和用户步履分析的范例，以增强其女巫检测科罚决策的可靠性和暴露性，有助于爱戴区块链麇集的安全。Goplus 在其运营中利用传统东谈主工智能来提高去中心化应用模范（dApps）的安全性和效率。他们收罗和分析来自 dApp 的安全信息，提供快速风险警报，匡助镌汰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成分来检测 dApp 主公约中的风险，以及收罗详确的审计信息，包括审计公司字据、审计时辰和审计陈述一语气。Footprint Analytics 则使用 AI 生成坐褥结构化数据的代码，分析 NFT 来回 Wash trading 来回以及机器东谈主账户筛选排查。
然则，传统 AI 领有的信息有限，专注于使用预定的算法和规章实行预设任务，而 LLM 则通过大范围的当然言语数据学习，不错和会和生成当然言语，这使其更恰当处理复杂且巨量的文本数据。
最近，跟着 LLM 取得了显耀进展，东谈主们对 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 联系于传统东谈主工智能具有以下上风：
● 可膨大性：LLM 支持大范围数据处理
LLM 在可膨大性方面发扬出色，大概高效处理巨额数据和用户互动。这使其尽头恰当处理需要大范围信息处理的任务，如文分内析或者大范围数据清洗。其高度的数据处奢睿商为区块链数据行业提供了矍铄的分析和应用后劲。
● 妥当性：LLM 可学习妥当多领域需求
皇冠网appLLM 具备超卓的妥当性，不错为特定任务进行微调或镶嵌行业或特稀有据库，使其大概赶快学习和妥当不同领域的幽微别离。这一脾气使 LLM 成为了科罚多领域、多用途问题的梦想遴选，为区块链应用的各样性提供了更平时的支持。
● 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。它大概自动化原来需要巨额东谈主工时辰和资源的任务，从而提高坐褥力并镌汰本钱。LLM 不错在几秒内生成巨额文本、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辰，使区块链数据处理愈加高效。
● 任务剖判：不错生成某些责任的具体经营，把大的责任分红小范例
LLM Agent 具备独特的智商，即不错生成某些责任的具体经营，将复杂任务剖判为可管制的小范例。这一脾气关于处理大范围的区块链数据和实行复杂的数据分析任务尽头故意。通过将大型责任剖判成小任务，LLM 不错更好地管制数据处理经由，并输出高质地的分析。
这一智商关于实行复杂任务的 AI 系统至关伏击，举例机器东谈主自动化、神情管制和当然言语和会与生成，使其大概将高等任务办法转动为详确的行动阶梯，提高任求实行的效率和准确性。
大会包括1场开幕式暨主论坛，内容创新论坛、国际传播论坛、社会责任论坛、技术应用论坛、“媒体+”论坛、省级融媒创新论坛等6场平行论坛，“马栏山时间”文创活动、中国新媒体技术展等4场主题活动。
● 可看望性和易用性：LLM 以当然言语提供用户友好互动
LLM 的可看望性使更多用户大概简约与数据和系统进行互动，让这些互动愈加用户友好。通过当然言语，LLM 使数据和系统更容易看望和交互，无需用户学习复杂的技巧术语或特定号令，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，让更多的东谈主大概看望和使用 Web3 应用和服务，不论他们是否明慧技巧，从而促进了区块链数据行业的发展和普及。
3.2. LLM 与 Web3 数据的调和图 7：区块链数据与 LLM 的调和
大型言语模子的培训需要依赖大范围数据，通过学习数据中的模式来树立模子。区块链数据中蕴含的交互和步履模式是 LLM 学习的燃料。数据量和质地也平直影响 LLM 模子的学习效率。
数据不单是是 LLM 的消耗品，LLM 还有助于坐褥数据，甚而不错提供反馈。举例，LLM 不错协助数据分析师在数据预处理方面作念出孝顺，如数据清洗和标注，或者生成结构化数据，捣毁数据中的噪声，突显灵验信息。
3.3. 增强 LLM 的常用技巧科罚决策ChatGPT 的出现，不仅向咱们展示了 LLM 科罚复杂问题的通用智商，同期也激励了全球范围的，对在通用智商上去叠加外部智商的探索。这里包括，通用智商的增强（包括高下文长度、复杂推理、数学、代码、多模态等）以及外部智商的推行（处理非结构化数据、使用更复杂的器具、与物理寰宇的交互等）。如何将 crypto 领域的专有常识以及个东谈主的个性化特稀有据嫁接到大模子的通用智商上，是大模子在 crypto 垂直领域买卖化落地的中枢技巧问题。
面前，大多数应用皆围聚在检索增强生成（RAG）上，比如指示工程和镶嵌技巧，照旧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。阛阓上主要的基于 LLM 技巧的应用栈的参考架构有以下几种：
● Prompt Engineering
图 8：Prompt Engineering
现时，大多数从业者在构建应用时汲取基础科罚决策，即 Prompt Engineering。这一范例通过遐想特定的 Prompt 来蜕变模子的输入，以激昂特定应用的需求，是最方便快捷的作念法。然则，基础的 Prompt Engineering 存在一些限制，如数据库更新不足时、内容冗杂、以及对输入高下文长度（In-Context Length）的支持和多轮问答的限制。
因此，行业内也在有计划更先进的改进决策，包括镶嵌（Embedding）和微调（Fine-tuning）。
● 镶嵌（Embedding）
镶嵌（Embedding）是一种平时应用于东谈主工智能领域的数据暗意范例，能高效拿获对象的语义信息。通过将对象属性映射成向量模样，镶嵌技巧大概通过分析向量之间的互关接洽，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，以利用该模子在平时语料上学到的丰富言语常识。通过镶嵌技巧将特定任务或领域的信息引入到预西宾的大模子中，使得模子更专科化，更妥当特定任务，同期保留了基础模子的通用性。
用平庸的话来讲，镶嵌就访佛于你给一个经过综合西宾的大学生一册器具书，让他拿着领有特定任务关联常识的器具书去完成任务，他不错随时查阅器具书，然后不错科罚特定的问题。
● 微调（Fine-tuning）
图 9：Fine Tuning
微调（Fine-tuning）与镶嵌不同，通过更新照旧预西宾的言语模子的参数，使其妥当特定任务。这种范例允许模子在特定任务上发扬出更好的性能，同期保持通用性。微调的中枢念念想是休养模子参数，捕捉与办法任务关联的特定模式和关系。但微调的模子通用智商上限仍然受限于基座模子自己。
用平庸的话来讲，微调就访佛于给经过综合西宾的大学生上专科常识课程，让他掌持除了综合智商除外的专科课常识，能自行科罚专科板块的问题。
● 从新西宾 LLM
现时的 LLM 固然矍铄，但不一定大概激昂总共需求。从新西宾 LLM 是一种高度定制化的科罚决策，通过引入新数据集和休养模子权重，使其更妥当特定任务、需求或领域。然则，这种范例需要巨额策画资源和数据，况兼管制和爱戴从新西宾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范例，它以 LLM 手脚中枢限定器。这个系统还包括几个要害构成部分，以提供更全面的智能。
● Planning，经营：将大任务分红小任务，这么更容易完成
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● Memory，反念念：通过反念念往日的步履，改进将来的经营
● 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、策画器等
东谈主工智能代理模子具备矍铄的言语和会和生成智商，大概科罚通用问题，进行任务剖判以及自我反念念。这使得它在各式应用中皆有平时的后劲。然则，代理模子也存在一些局限性，举例受到高下文长度的限制、长久经营和任务拆分容易出错、输出内容的可靠性不暴露等问题。这些局限性需要长久不休的有计划和革命，以进一步拓展代理模子在不同领域的应用。
以上的各式技巧并不是互相摈斥的，它们不错在西宾和增强并吞个模子的过程中一谈使用。开垦者不错充分施展现存大言语模子的后劲，尝试不同的范例，以激昂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 技巧的快速革命和跳动。
然则，咱们认为，固然现存的 LLM 照旧在 Web3 的快速发展中施展了伏击作用，但在充分尝试这些现存模子（如 OpenAI、Llama 2 以过火他开源 LLM）之前，咱们不错从浅入深，从 prompt engineering 和镶嵌等 RAG 策略动手，严慎接头微调和从新西宾基础模子。
3.4. LLM 如何加速区块链数据坐褥的各个经由3.4.1. 区块链数据的一般处理经由
现在，区块链领域的诞生者缓缓意志到数据居品的价值。这一价值隐蔽了居品运营监控、揣度模子、保举系统以及数据驱动的应用模范等多个领域。尽管这一证据缓缓增强，但手脚数据获取到数据应用中不可或缺的要害范例，数据处理常常被淡薄。
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，转换为结构化的数据
区块链上的每一笔来回或事件皆会生成 events 或 logs，这些数据往往詈骂结构化的。这一范例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求有用信息，得到结构化的原始数据。这包括整理数据、处理额外情况和转动为通用格式。
● 将结构化的原始数据，转换为具有业务酷好酷好的抽象表
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目的上，比如来回量、用户量等业务目的，将原始数据转动为对业务和决策特酷好酷好的数据。
● 从抽象表中，策画索求业务目的
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策画，就不错得出各式伏击的繁衍目的。举例来回总数的月增长率、用户留存率等中枢目的。这些目的不错借助 SQL、Python 等器具斥逐，愈加有可能匡助监控业务健康、了解用户步履和趋势，从而支持决策和战术经营。
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科罚多个问题，包括但不限于以下内容：
处理非结构化数据：
● 从来回日记和事件中索求结构化信息： LLM 不错分析区块链的来回日记和事件，索求其中的要害信息，如来回金额、来回方地址、时辰戳等，将非结构化数据转动为的带有业务酷好酷好的数据，使其更易于分析和和会。
● 清洗数据，识别额外数据： LLM 不错自动识别和清洗不一致或额外的数据，匡助确保数据的准确性和一致性，从而提高数据质地。
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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本色用户或钞票，从而使业务处理愈加直不雅和灵验。
● 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 模样分析斥逐，将其记号为正面、负面或中性模样，从而匡助用户更好地和会酬酢媒体上的模样倾向。
当然言语解读数据：
● 策画中枢目的： 基于业务抽象，LLM 不错策画中枢业务目的，如用户来回量、钞票价值、阛阓份额等，以匡助用户更好地了解其业务的要害性能。
● 查询数据： LLM 不错通过 AIGC，和会用户意图，生成 SQL 查询，使用户大概以当然言语提议查询苦求，而不必编写复杂的 SQL 查询语句。这增多了数据库查询的可看望性。
● 目的遴选、排序和关联性分析： LLM 不错匡助用户遴选、排序和分析不同的多个目的，以更好地和会它们之间的关系和关联性，从而支持更深入的数据分析和决策制定。
● 产生业务抽象的当然言语态状： LLM 不错根据事实数据，生成当然言语摘抄或讲明，以匡助用户更好地和会业务抽象和数据目的，提高可讲明性，并使决策更具合感性。
3.5. 面前用例根据 LLM 自身的技巧以及居品体验上风，它不错被应用到不同的链上数据场景，技巧上从易到难不错将这些场景分红四类：
● 数据转换：进行数据增强、重构等操作，如文本摘抄、分类、信息抽取。这类应用开垦较快，但更恰当通用场景，不太恰当巨额数据的浅易批量化处理。
● 当然言语接口：将 LLM 联结常识库或器具，斥逐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谈主，但其本色价值受其所联结的常识库质地等其他成分影响。
皇冠体育如何注册● 责任流自动化：使用 LLM 斥逐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。
● 协助机器东谈主与助手辅助系统：辅助系统是在当然言语接口的基础上，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。
图 12：LLM 应用场景
3.6. LLM 的局限性3.6.1. 行业近况：纯熟应用、正在攻克的问题以及尚未科罚的挑战
在 Web3 数据领域，尽管照旧取得了一些伏击的进展，但仍然濒临一些挑战。
相对纯熟的应用：
● 使用 LLM 进行信息处理：LLM 等 AI 技巧已奏着力于生成文本摘抄、追忆、讲明等责任，匡助用户从长篇著作、专科陈述中索求要害信息，提高了数据的可读性和可和会性。
● 使用 AI 科罚开提问题： LLM 照旧应用于科罚开垦过程中的问题，举例替代StackOverflow 或搜索引擎，为开垦者提供问题解答和编程支持。
有待科罚与正在探索的问题：
● 利用 LLM 生成代码： 行业正在死力将 LLM 技巧应用于当然言语到 SQL 查询言语的转换，以提高数据库查询的自动化和可和会性。然则，过程中会有许多艰苦，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，以确保模范大概无 bug 运行，并获取正确的斥逐。难点还包括确保问题回应的奏效率、正确率，以及对业务的深入和会。
● 数据标注问题： 数据标注关于机器学习和深度学习模子的西宾至关伏击，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成分影响，包括有偏见或不足的西宾数据、过度拟合、有限的高下文和会、缺少领域常识、抵拒性膺惩和模子架构。有计划东谈主员和开垦者需要不休改进模子的西宾和校准范例，以提高生成文本的着实度和准确性。
● 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、需要用心遐想的指示（prompt）、以及高质地的数据、数据量、减少幻觉问题的范例皆是待科罚的问题。
● 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树立索引以进行数据抽象仍然是一个未科罚的问题。这需要综合接头不同行务领域的特质，以及数据的各样性和复杂性。
● 处理时序数据，表格文档数据等更复杂的模态：DALL·E 2 等多模态模子尽头擅长在笔墨生成图像、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科罚。联和时序数据与文本，跨模态联结西宾等，是斥逐数据智能分析以及应用的伏击有计划标的。
3.6.2. 为何只靠 LLM 不成完好科罚区块链数据行业的问题
手脚言语模子，LLM 更适用于处理对通顺度条目较高的场景，而在追求准确性方面，可能需要对模子进行更进一步的休养。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 输出的通顺性、准确性和用例风险
菠菜资源平台在评估 LLM 在不同应用中的适用性时，眷注通顺度和准确性是至关伏击的。通顺度指的是模子的输出是否当然、通顺，准确性则暗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。
关于通顺度条目较高的任务，如当然言语生成、创意写稿等，LLM 往往大概胜任，因为其在当然言语处理方面的矍铄性能使其大概生成通顺的文本。
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 领有超卓的言语和会和推奢睿商，使其成为与区块链数据互动、整理和概述的梦想器具。然则，LLM 并不成科罚总共区块链数据领域的问题。
在数据处理方面，LLM 更恰当快速迭代和探索性处理链上数据，不休尝试新的处理范例。然则，LLM 在坐褥环境中的详确查平等任务方面仍存在一些限制。典型的问题是 token 长度不够，无法应答长高下文的内容。耗时的 prompt，回应不暴露影响卑劣任务进而导致奏效率不暴露的问题，以及实行多半量任务的效率不高。
其次，LLM 处理内容的过程中很可能出现幻觉问题。据忖度，ChatGPT 的幻觉概率约为 15% 至 20%，而由于其处理过程的不透明性，许多空幻难以察觉。因此，框架的树立和巨匠常识的结合变得至关伏击。此外，LLM 结合链上数据如故有许多挑战：
● 链上数据实体类型多、数目宽广，以何种模样投喂给 LLM，灵验地应用在具体的买卖化场景，访佛其他垂直行业，需要更多有计划和探索。
安全● 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科罚决策，皆是基于对业务数据的和会。解析链上数据的过程中，用 ETL 去过滤，清洗，补充和规复业务逻辑，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，准确和确切等特质，不错给通用 LLM 提供高效的补充。
4. 被诬告的 LLM4.1. LLM 不错平直处理非结构化数据，因此结构化数据将不再被需要？LLM 往往基于海量文本数据预西宾而来，自然恰当处理各样非结构化的文本数据。然则，各个行业照旧领有巨额结构化数据，尤其 Web3 领域中解析后的数据。如何灵验的利用这些数据，增强 LLM，是一个行业的热点有计划课题。
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● 海量：巨额的数据储存在各式应用背后的数据库和其他圭臬格式内部，特别是特稀有据。每个公司和行业皆还有巨额 LLM 莫得用于预西宾的墙内数据。
● 已有：这些数据不需要从新坐褥，插足本钱极低，惟一的问题是若何用起来。
● 高质地和高价值：领域内长久蚁合的，蕴含巨匠的专科常识，往往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害，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、数据库或其他范例格式存储，模式是事前界说的，况兼在通盘数据围聚保持一致。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，行业照旧有纯熟的 ETL 及各式数据处理和管制器具，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，面前还不成暴露的输出确切的谜底，产生的幻觉问题一直是 LLM 要科罚的中枢根柢问题。关于许多行业和场景，会变成安全和可靠性问题，比如，医疗，金融等。结构化数据，恰是不错辅助和矫正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，不错以特定的组织模样（关系型数据库，图数据库等），输入到 LLM，科罚不同类型的领域问题。结构化数据使用圭臬化的查询言语（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。
● 使用本钱低：无用 LLM 每次从新从底层从新西宾通盘底座模子，不错结合 Agents 和LLM API 等 LLM 赋能方式，更快更低本钱的接入 LLM。
面前阛阓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智商极强，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。这个想法访佛于条目通用 LLM 解数学题，在莫得专门构建数学智商模子的情况下，大多数 LLM 可能会在处理浅易的小学加减题时出错。反而，树立访佛数学智商模子，和图像生成模子的 Crypto LLM 垂直模子，才是科罚 LLM 在 Crypto 领域更落地的实践。
4.2. LLM 不错再行闻、推出奇笔墨信息推测内容，东谈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、酬酢媒体等文本中获取信息，但平直从链上数据中获取的洞悉仍然是不可或缺的，主要原因有:
● 链上数据是原始的第一手资讯，而新闻和酬酢媒体中的信息可能存在单方面性或误导性。平直分析链上数据不错减少信息偏差。尽管利用 LLM 进行文分内析存在和会偏差的风险，但平直分析链上数据不错减少误读。
● 链上数据包含全面的历史交互和来回记载，分析不错发现长久趋势和模式。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。这些宏不雅的洞悉有助于更深入地和会景象。而新闻和酬酢媒体信息往往更衰退且短期。
● 链上数据是洞开的。任何东谈主皆不错考证分析斥逐，幸免信息的不合称。而新闻和酬酢媒体巧合皆确乎暴露。文本信息和链上数据不错互相考证。综合两者不错变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辅助作用，但不成取代平直分析链上数据。充分利用两者上风智力取得最好效率。
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科罚决策尽头容易？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。然则，将这些器具奏效应用于本色坐褥环境中触及到更多的挑战。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，需要深入和会区块链技巧和 AI 器具的责任旨趣，并灵验地将它们整合在一谈。这关于区块链数据行业来说，是一项伏击但具有挑战性的责任。
在这个过程中，必须意志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，用户对其准确性和着实度有很高的生机。这与 LLM 的无极容错性之间存在着潜在的矛盾。因此，在构建区块链数据科罚决策时，必须仔细量度这两方面的需求，以激昂用户的生机。
现时阛阓上，固然照旧有了一些基础器具，但这个领域仍在快速演进和不休迭代。类比于 Web2 寰宇的发展历程，从早先的 PHP 编程言语到更纯熟、可膨大的决策如 Java、Ruby、Python，以及 JavaScript 和 Node.js 等，再到 Go 和 Rust 等新兴技巧，皆资格了不休的演变。AI 器具也在不休变化，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 技巧皆还有许多发展空间，需要不休死力和革命。
现时在应用 LLM 时，有两个罗网需要特别真贵：
● 生机值过高：许多东谈主认为 LLM 不错科罚一切问题，但本色上 LLM 有明显的局限性。它需要巨额的策画资源，西宾本钱腾贵，而且西宾过程可能不暴露。对 LLM 的智商要有本质的生机，明白它在某些场景下发扬出色，如当然言语处理和文本生成，但在其他领域可能无法胜任。
● 淡薄业务需求：另一个罗网是强行应用 LLM 技巧，而不充分接头业务需求。在应用 LLM 之前，务必明确具体的业务需求。需要评估 LLM 是否是最好技巧遴选，并作念好风险评估和限定。强调 LLM 的灵验应用需要根据本色情况在意接头，幸免误用。
尽管 LLM 在许多领域皆具备巨大后劲2024年澳门现金网，但开垦者和有计划者在应用 LLM 时需要保持严慎，遴选洞开的探索魄力，以找到更恰当的应用场景并最猛进度地施展其上风。