GPT的横空出世将全球的眼光诱导至诳言语模子，九行八业都尝试着利用这个“黑科技”提高责任效力，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，商量发布了《AI与Web3数据行业斡旋近况、竞争款式与将来机遇探析》研报。
该研报分为陡立两篇，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。
电子游戏选录：
LLM 时期的发展让东谈主们愈加宝贵 AI 与 Web3 的结合，新的应用范式正在渐渐伸开。本文中，咱们将重心研究如何利用 AI 普及 Web3 数据的使用体验和出产效力。由于行业尚处早期阶段和区块链时期的脾性，Web3 数据行业靠近着诸多挑战，包括数据起首、更新频率、匿名属性等，使得利用 AI 贬责这些问题成为新宝贵点。LLM 相关于传统东谈主工智能的可扩展性、适合性、效力普及、任务判辨、可探望性和易用性等上风，为提高区块链数据的体验和出产效力提供了遐想空间。LLM 需要多量高质地数据进行磨练，而区块链范围垂直常识丰富且数据公开，不错为 LLM 提供学习素材。LLM 也不错匡助出产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 不是万妙药，需要针对具体业务需求进行应用。既要利用 LLM 的高效力，同期也要谨防完毕的准确性。1. AI 与 Web3 的发展与结合皇冠体育一直致力于为玩家们提供最优质的博彩游戏体验。不仅有丰富多样的游戏选择，还有专业优秀的客服团队，为玩家们提供一对一的贴心服务。同时，皇冠体育还不断推出新的活动和奖励。1.1. AI 的发展历史东谈主工智能（AI）的历史不错回首到上个世纪 50 年代。自 1956 年起，东谈主们开动宝贵东谈主工智能这一范围，渐渐发展出了早期的众人系统，匡助专科范围贬责问题。而后，机器学习的兴起，拓展了 AI 的应用范围，AI 开动更闲居地应用在九行八业。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，其中的每一步都充满了不断的挑战与革命，以追求更高的智能水温和更闲居的应用范围。
图 1：AI 发展历程
2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 面世，初次展示了 AI 与东谈主类低门槛、高效力交互的可能性。ChatGPT 激励了对东谈主工智能的更闲居探讨，从头界说了与 AI 互动的方式，使其变得愈加高效、直不雅和东谈主性化，也股东了东谈主们对更多生成式东谈主工智能的宝贵，Anthropic（Amazon）、DeepMind（Google）、Llama 等模子也随后进入东谈主们的视线。与此同期，九行八业的从业者也开动积极探索 AI 会如何股东他们场合范围的发展，或者寻求通过与 AI 时期的结合在行业中脱颖而出，进一步加速了 AI 在各个范围的渗入。
1.2. AI 与 Web3 的和会Web3 的愿景从修订金融体系开动，旨在已毕更多的用户权力，并有望引颈当代经济和文化的更正。区块链时期为已毕这一想法提供了坚实的时期基础，它不仅从头遐想了价值传输和激励机制，还为资源分拨和权力散布提供了相沿。
图 2：Web3 发展历程
早在 2020 年，区块链范围的投资公司 Fourth Revolution Capital（4RC）就曾指出，区块链时期将和 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，以已毕对现存行业的颠覆。
面前，AI 与 Web3 的结合，主淌若两大标的：
● 利用 AI 去普及出产力以及用户体验。
● 结合区块链透明、安全、去中心化存储、可回首、可考据的时期特质，以及 Web3 去中心化的出产关系，贬责传统时期无法贬责的痛点或者激励社区参与，提高出产效力。
商场上 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：区块链时期不错应用在模子数据存储上，提供加密数据集，保护数据狡饰和纪录模子使用数据的起首、使用情况，以及校验数据的信得过性。通过探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，并用于模子磨练和优化。同期，AI 也不错行为数据出产器具，去提高 Web3 数据的出产效力。
● 算法：Web3 中的算法不错为 AI 提供更安全、简直和自主戒指的计较环境，为 AI 体统提供加密保险，在模子参数上，内嵌安全驻防栏，腐臭系统被滥用或者坏心操作。AI 不错与 Web3 中的算法进行交互，举例利用智能合约施行任务、考据数据和施行决策。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 的散布式计较资源不错为 AI 提供高性能的计较才调。AI 不错利用 Web3 中的散布式计较资源进行模子的磨练、数据分析和瞻望。通过将计较任务分发到辘集上的多个节点，AI 不错加速计较速率，并处理更大范围的数据。
在本文中，咱们将重心探索如何利用 AI 的时期，去普及 Web3 数据的出产效力以及使用体验。
2. Web3 数据近况2.1. Web2 & Web3 数据行业对比行为 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。各异主淌若在于 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，每每是由单一实体（每每是一家公司）来戒指网页或者 APP，公司关于他们构建的内容有着所有的戒指权，他们不错决定谁不错探望其服务器上的内容和逻辑，以及用户领有若何的职权，还不错决定这些内容在网上存在的时长。不少案例标明，互联网公司有权改变其平台上的轨则，致使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）的见地，将一部分或者全部的内容和逻辑扬弃在民众区块链上。这些内容和逻辑是公开纪录在区块链上的，可供通盘东谈主探望，用户不错径直戒指链上内容和逻辑。而在 Web2 中，用户需要帐户或 API 密钥才能与区块链上的内容进行交互。用户不错径直戒指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（特定料理操作除外）。
2.1.2. Web2 与 Web3 数据特征对比
图 5：Web2 与 Web3 数据特征对比
Web2 数据每每证实为封锁和高度受限的，具有复杂的权限戒指，高度纯属、多种数据格式、严格谨守行业圭臬，以及复杂的业务逻辑抽象。这些数据范围渊博，但互操作性相对较低，每每存储在中央服务器上，且不看重狡饰保护，大多数长短匿名的。
比较之下，Web3 数据愈加怒放，探望权限更闲居，尽管纯属度较低，以非结构化数据为主，圭臬化较为荒凉，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），并可散布或鸠合存储数据，同期强调用户狡饰，用户每每接管匿名方式进行链上交互。
2.2. Web3 数据行业近况与前程，以及碰到的挑战在 Web2 时期，数据如石油的“储量”般稀有，探望和获取大范围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人人合计“石油到处都是”，使得 AI 模子不祥更节略地获取更多的磨练数据，这关于提高模子性能和智能水平至关迫切。但对 Web3 这个“新石油” 的数据处理依然有许多问题待贬责，主要有以下几个：
● 数据起首：链上数据“圭臬”零碎散布，数据处理奢侈多量东谈主工本钱
处理链上数据时，需要反复施行耗时而事业密集的索引过程，需要开发者和数据分析师奢侈多量时辰和资源来适合不同链、不同技俩之间的数据各异。链上数据行业衰败统一的出产和处理圭臬，除了纪录到区块链账本上的，events，logs，and traces 等都基本上是技俩我方界说和出产（或生成）的，这导致非专科来回者很难辩别并找到最准确和简直的数据，加多了他们在链上来回和投资决策中的费事。比如，去中心化来回所 Uniswap 和 Pancakeswap 就有可能在数据处理方法和数据口径上存在各异，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，数据更新以秒致使毫秒级别计。数据的每每产生和更新使其难以保管高质地的数据处理和实时的更新。因此，自动化的处理过程是十分迫切的，这亦然关于数据处理的本钱和效力的一大挑战。Web3 数据行业仍处于低级阶段。跟着新合约的推而广之和迭代更新，数据衰败圭臬、格式万般，进一步加多了数据处理的复杂性。
● 数据分析：链上数据的匿名属性，导致数据身份难以辩别
链上数据每每不包含饱胀的信息来明晰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践诺寰球良好干系，了解链上行为与践诺寰球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迫切。
跟着诳言语模子（LLM）时期激励的出产力变更磋议，能否利用 AI 来贬责这些挑战也成为 Web3 范围的一个焦点宝贵之一。
3. AI 与 Web3 数据碰撞产生的化学反馈3.1. 传统 AI 与 LLM 的特征对比在模子磨练方面，传统 AI 模子每每范围较小，参数数目在数万到数百万之间，但为了确保输出完毕的准确性，需要多量的东谈主工标注数据。LLM 之是以如斯苍劲，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话语的邻接才调，但这也意味着需要更多的数据来进行磨练，磨练本钱相称腾贵。
在才调范围和运行方式上，传统 AI 更合乎特定范围的任务，不祥提供相对精确和专科的谜底。比较之下，LLM 更合乎通用性任务，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，致使完全造作。因此，如果需要和客不雅，简直任，和不错回首的完毕，可能需要进行屡次搜检、屡次磨练或引入额外的纠错机制和框架。
图 6：传统 AI 与大模子话语模子 （LLM）的特征对比
3.1.1. 传统 AI 在 Web3 数据范围的实践
传统 AI 也曾在区块链数据行业展现了其迫切性，为这一范围带来了更多革命和效力。举例，0xScope 团队接管 AI 时期，构建了基于图计较的群集分析算法，通过不同轨则的权重分拨来匡助准确识别用户之间的干系地址。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 价钱瞻望，通过数据分析和当然话语处理时期，提供联系 NFT 商场趋势的见识。另一方面，Trusta Labs使用了基于财富图谱挖掘和用户行动序列分析的机器学习方法，以增强其女巫检测贬责决议的可靠性和知晓性，有助于珍藏区块链辘集生态的安全。另一方面，Trusta Labs 接管了图挖掘和用户行动分析的方法，以增强其女巫检测贬责决议的可靠性和知晓性，有助于珍藏区块链辘集的安全。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步调（dApps）的安全性和效力。他们辘集和分析来自 dApp 的安全信息，提供快速风险警报，匡助裁减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行动等成分来检测 dApp 主公约中的风险，以及辘集翔实的审计信息，包括审计公司笔据、审计时辰和审计请教邻接。Footprint Analytics 则使用 AI 生成出产结构化数据的代码，分析 NFT 来回 Wash trading 来回以及机器东谈主账户筛选排查。
可是，传统 AI 领有的信息有限，专注于使用预定的算法和轨则施行预设任务，而 LLM 则通过大范围的当然话语数据学习，不错邻接和生成当然话语，这使其更合乎处理复杂且巨量的文本数据。
最近，跟着 LLM 取得了权贵进展，东谈主们对 AI 与 Web3 数据的结合，也进行了一些新的想考与探索。
3.1.2. LLM 的上风
LLM 相关于传统东谈主工智能具有以下上风：
● 可扩展性：LLM 相沿大范围数据处理
LLM 在可扩展性方面证实出色，不祥高效处理多量数据和用户互动。这使其相称合乎处理需要大范围信息处理的任务，如文天职析或者大范围数据清洗。其高度的数据处理才调为区块链数据行业提供了苍劲的分析和应用后劲。
● 适合性：LLM 可学习适合多范围需求
LLM 具备超卓的适合性，不错为特定任务进行微调或镶嵌行业或独特数据库，使其不祥飞快学习和适合不同范围的细小离别。这一脾性使 LLM 成为了贬责多范围、多用途问题的梦想采纳，为区块链应用的万般性提供了更闲居的相沿。
杨佳（化名），北京人。大学毕业后，不想继续生活在父母安排下的他独自来到上海闯荡。杨佳的学习成绩一直很好，但是他却性格极其内向，几乎不与人交流。在他认为，只要每天按部就班地完成自己的本职工作，其他的都无所谓。
● 提高效力：LLM 自动化任务提高效力
LLM 的高效力为区块链数据行业带来了权贵的便利。它不祥自动化原来需要多量东谈主工时辰和资源的任务，从而提高出产力并裁减本钱。LLM 不错在几秒内生成多量文本、分析海量数据集，或施行多种重叠性任务，从而减少了恭候和处理时辰，使区块链数据处理愈加高效。
● 任务判辨：不错生成某些责任的具体遐想，把大的责任分红小门径
LLM Agent 具备独特的才调，即不错生成某些责任的具体遐想，将复杂任务判辨为可料理的小门径。这一脾性关于处理大范围的区块链数据和施行复杂的数据分析任务相称成心。通过将大型责任判辨成小任务，LLM 不错更好地料理数据处理过程，并输出高质地的分析。
这一才调关于施行复杂任务的 AI 系统至关迫切，举例机器东谈主自动化、技俩料理和当然话语邻接与生成，使其不祥将高等任务想法转机为翔实的行动蹊径，提高任务施行的效力和准确性。
● 可探望性和易用性：LLM 以当然话语提供用户友好互动
LLM 的可探望性使更多用户不祥节略与数据和系统进行互动，让这些互动愈加用户友好。通过当然话语，LLM 使数据和系统更容易探望和交互，无需用户学习复杂的时期术语或特定高唱，举例，SQL，R，Python 等来作念数据获取和分析。这一脾性拓宽了区块链应用的受众范围，让更多的东谈主不祥探望和使用 Web3 应用和服务，不管他们是否能干时期，从而促进了区块链数据行业的发展和普及。
3.2. LLM 与 Web3 数据的斡旋图 7：区块链数据与 LLM 的斡旋
大型话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建树模子。区块链数据中蕴含的交互和行动模式是 LLM 学习的燃料。数据量和质地也径直影响 LLM 模子的学习效力。
数据不单是是 LLM 的消耗品，LLM 还有助于出产数据，致使不错提供反馈。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，灭亡数据中的噪声，突显有用信息。
3.3. 增强 LLM 的常用时期贬责决议ChatGPT 的出现，不仅向咱们展示了 LLM 贬责复杂问题的通用才调，同期也激励了全球范围的，对在通用才调上去叠加外部才调的探索。这里包括，通用才调的增强（包括陡立文长度、复杂推理、数学、代码、多模态等）以及外部才调的膨大（处理非结构化数据、使用更复杂的器具、与物理寰球的交互等）。如何将 crypto 范围的专有常识以及个东谈主的个性化独特数据嫁接到大模子的通用才调上，是大模子在 crypto 垂直范围营业化落地的中枢时期问题。
面前，大多数应用都鸠合在检索增强生成（RAG）上，比如辅导工程和镶嵌时期，也曾存在的代理器具也大多都聚焦于提高 RAG 责任的效力和准确性。商场上主要的基于 LLM 时期的应用栈的参考架构有以下几种：
● Prompt Engineering
图 8：Prompt Engineering
面前，大多数从业者在构建应用时接管基础贬责决议，即 Prompt Engineering。这一方法通过遐想特定的 Prompt 来改变模子的输入，以满足特定应用的需求，是最方便快捷的作念法。可是，基础的 Prompt Engineering 存在一些罢休，如数据库更新不足时、内容冗杂、以及对输入陡立文长度（In-Context Length）的相沿和多轮问答的罢休。
因此，行业内也在研究更先进的改进决议，包括镶嵌（Embedding）和微调（Fine-tuning）。
● 镶嵌（Embedding）
镶嵌（Embedding）是一种闲居应用于东谈主工智能范围的数据暗示方法，能高效拿获对象的语义信息。通过将对象属性映射成向量款式，镶嵌时期不祥通过分析向量之间的互干系系，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，以利用该模子在闲居语料上学到的丰富话语常识。通过镶嵌时期将特定任务或范围的信息引入到预磨练的大模子中，使得模子更专科化，更适合特定任务，同期保留了基础模子的通用性。
用平凡的话来讲，镶嵌就肖似于你给一个经过综合磨练的大学生一册器具书，让他拿着领有特定任务干系常识的器具书去完成任务，他不错随时查阅器具书，然后不错贬责特定的问题。
● 微调（Fine-tuning）
图 9：Fine Tuning
微调（Fine-tuning）与镶嵌不同，通过更新也曾预磨练的话语模子的参数，使其适合特定任务。这种方法允许模子在特定任务上证实出更好的性能，同期保持通用性。微调的中枢想想是调养模子参数，捕捉与想法任务干系的特定模式和关系。但微调的模子通用才调上限仍然受限于基座模子自身。
用平凡的话来讲，微调就肖似于给经过综合磨练的大学生上专科常识课程，让他掌抓除了综合才调之外的专科课常识，能自行贬责专科板块的问题。
● 从头磨练 LLM
面前的 LLM 固然苍劲，但不一定不祥满足通盘需求。从头磨练 LLM 是一种高度定制化的贬责决议，通过引入新数据集和调养模子权重，使其更适合特定任务、需求或范围。可是，这种方法需要多量计较资源和数据，何况料理和珍藏从头磨练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 行为中枢戒指器。这个系统还包括几个环节构成部分，以提供更全面的智能。
● Planning，遐想：将大任务分红小任务，这么更容易完成
● Memory，反想：通过反想往常的行动，改进将来的遐想
● 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、计较器等
东谈主工智能代理模子具备苍劲的话语邻接和生成才调，不祥贬责通用问题，进行任务判辨以及自我反想。这使得它在万般应用中都有闲居的后劲。可是，代理模子也存在一些局限性，举例受到陡立文长度的罢休、长久遐想和任务拆分容易出错、输出内容的可靠性不知晓等问题。这些局限性需要长久不断的研究和革命，以进一步拓展代理模子在不同范围的应用。
以上的万般时期并不是互相抹杀的，它们不错在磨练和增强兼并个模子的过程中一王人使用。开发者不错充分线路现存诳言语模子的后劲，尝试不同的方法，以满足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，还有助于股东 Web3 时期的快速革命和跳跃。
可是，咱们认为，固然现存的 LLM 也曾在 Web3 的快速发展中线路了迫切作用，但在充分尝试这些现存模子（如 OpenAI、Llama 2 以过甚他开源 LLM）之前，咱们不错从浅入深，从 prompt engineering 和镶嵌等 RAG 策略动手，严慎洽商微融合从头磨练基础模子。
3.4. LLM 如何加速区块链数据出产的各个过程3.4.1. 区块链数据的一般处理过程
面前，区块链范围的开荒者渐渐意志到数据居品的价值。这一价值障翳了居品运营监控、瞻望模子、保举系统以及数据驱动的应用步调等多个范围。尽管这一默契渐渐增强，但行为数据获取到数据应用中不可或缺的环节门径，数据处理每每被忽视。
图 11：区块链数据处理过程
● 将区块链原始非结构化数据，如 events 或 logs 等，调养为结构化的数据
区块链上的每一笔来回或事件都会生成 events 或 logs，这些数据每每长短结构化的。这一门径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、处理相当情况和转机为通用格式。
● 将结构化的原始数据，调养为具有业务真谛的抽象表
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，比如来回量、用户量等业务方针，将原始数据转机为对业务和决策有真谛的数据。
● 从抽象表中，计较索求业务方针
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计较，就不错得出万般迫切的养殖方针。举例来回总和的月增长率、用户留存率等中枢方针。这些方针不错借助 SQL、Python 等器具已毕，愈加有可能匡助监控业务健康、了解用户行动和趋势，从而相沿决策和策略遐想。
3.4.2. 区块链数据生成过程加入 LLM 后的优化
LLM 在区块链数据处理中不错贬责多个问题，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，索求其中的环节信息，如来回金额、来回方地址、时辰戳等，将非结构化数据转机为的带有业务真谛的数据，使其更易于分析和邻接。
● 清洗数据，识别相当数据： LLM 不错自动识别和清洗不一致或相当的数据，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本体用户或财富，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 神气分析完毕，将其秀雅为正面、负面或中性神气，从而匡助用户更好地邻接酬酢媒体上的神气倾向。
当然话语解读数据：
● 计较中枢方针： 基于业务抽象，LLM 不错计较中枢业务方针，如用户来回量、财富价值、商场份额等，以匡助用户更好地了解其业务的环节性能。
● 查询数据： LLM 不错通过 AIGC，邻接用户意图，生成 SQL 查询，使用户不祥以当然话语无情查询恳求，而不必编写复杂的 SQL 查询语句。这加多了数据库查询的可探望性。
● 方针采纳、排序和干系性分析： LLM 不错匡助用户采纳、排序和分析不同的多个方针，以更好地邻接它们之间的关系和干系性，从而相沿更深入的数据分析和决策制定。
● 产生业务抽象的当然话语刻画： LLM 不错根据事实数据，生成当然话语选录或解说，以匡助用户更好地邻接业务抽象和数据方针，提高可解说性，并使决策更具合感性。
3.5. 面前用例根据 LLM 自身的时期以及居品体验上风，它不错被应用到不同的链上数据场景，时期上从易到难不错将这些场景分红四类：
● 数据调养：进行数据增强、重构等操作，如文本选录、分类、信息抽取。这类应用开发较快，但更合乎通用场景，不太合乎多量数据的不祥批量化处理。
● 当然话语接口：将 LLM 勾文书识库或器具，已毕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，但其本体价值受其所勾通的常识库质地等其他成分影响。
● 责任流自动化：使用 LLM 已毕业务过程的圭臬化和自动化。这不错应用于较复杂的区块链数据处理过程，如解构智能合约运行过程、风险识别等。
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● 协助机器东谈主与助手提拔系统：提拔系统是在当然话语接口的基础上，集成更多数据源和功能的增强系统，大幅提高用户责任效力。
图 12：LLM 应用场景
3.6. LLM 的局限性3.6.1. 行业近况：纯属应用、正在攻克的问题以及尚未贬责的挑战
在 Web3 数据范围，尽管也曾取得了一些迫切的进展，但仍然靠近一些挑战。
相对纯属的应用：
● 使用 LLM 进行信息处理：LLM 等 AI 时期已告成用于生成文本选录、回归、解说等责任，匡助用户从长篇著作、专科请教中索求环节信息，提高了数据的可读性和可邻接性。
● 使用 AI 贬责开提问题： LLM 也曾应用于贬责开发过程中的问题，举例替代StackOverflow 或搜索引擎，为开发者提供问题解答和编程相沿。
中国彩票投注网站软件有待贬责与正在探索的问题：
皇冠客服飞机：@seo3687● 利用 LLM 生成代码： 行业正在致力将 LLM 时期应用于当然话语到 SQL 查询话语的调养，以提高数据库查询的自动化和可邻接性。可是，过程中会有许多费事，比如在某些情境下，生成的代码条件极高的准确性，语法必须百分之百正确，以确保步调不祥无 bug 运行，并获取正确的完毕。难点还包括确保问题回话的告成率、正确率，以及对业务的深刻邻接。
● 数据标注问题： 数据标注关于机器学习和深度学习模子的磨练至关迫切，但在 Web3 数据范围，极端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磨练数据、过度拟合、有限的陡立文邻接、衰败范围常识、抵拒性报复和模子架构。研究东谈主员和开发者需要不断改进模子的磨练和校准方法，以提高生成文本的简直度和准确性。
心慌挂哪个科● 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、需要全心遐想的辅导（prompt）、以及高质地的数据、数据量、减少幻觉问题的方法都是待贬责的问题。
● 根据业务范围自动索引智能公约数据以进行数据抽象： 自动为不同行务范围的智能公约数据建树索引以进行数据抽象仍然是一个未贬责的问题。这需要综合洽商不同行务范围的特质，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 等多模态模子相称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范围需要极端地对待一些时序数据，而非不祥地把文本向量化就能贬责。联和时序数据与文本，跨模态商量磨练等，是已毕数据智能分析以及应用的迫切研究标的。
3.6.2. 为何只靠 LLM 不成好意思满贬责区块链数据行业的问题
行为话语模子，LLM 更适用于处理对灵通度条件较高的场景，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 输出的灵通性、准确性和用例风险
在评估 LLM 在不同应用中的适用性时，宝贵灵通度和准确性是至关迫切的。灵通度指的是模子的输出是否当然、运动，准确性则暗示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件。
关于灵通度条件较高的任务，如当然话语生成、创意写稿等，LLM 每每不祥胜任，因为其在当然话语处理方面的苍劲性能使其不祥生成灵通的文本。
区块链数据靠近着数据解析、数据处理、数据应用等多方面的问题。LLM 领有超卓的话语邻接和推理才调，使其成为与区块链数据互动、整理和综合的梦想器具。可是，LLM 并不成贬责通盘区块链数据范围的问题。
在数据处理方面，LLM 更合乎快速迭代和探索性处理链上数据，不断尝试新的处理方法。可是，LLM 在出产环境中的翔实查平等任务方面仍存在一些罢休。典型的问题是 token 长度不够，无法应付长陡立文的内容。耗时的 prompt，回话不知晓影响下贱任务进而导致告成率不知晓的问题，以及施行多数目任务的效力不高。
其次，LLM 处理内容的过程中很可能出现幻觉问题。据臆想，ChatGPT 的幻觉概率约为 15% 至 20%，而由于其处理过程的不透明性，许多造作难以察觉。因此，框架的建树和众人常识的结合变得至关迫切。此外，LLM 结合链上数据照旧有许多挑战：
● 链上数据实体类型多、数目渊博，以何种款式投喂给 LLM，有用地应用在具体的营业化场景，肖似其他垂直行业，需要更多研究和探索。
宝马会电子游戏● 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贬责决议，都是基于对业务数据的邻接。解析链上数据的过程中，用 ETL 去过滤，清洗，补充和还原业务逻辑，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。
皇冠api接口4. 被歪曲的 LLM4.1. LLM 不错径直处理非结构化数据，因此结构化数据将不再被需要？LLM 每每基于海量文本数据预磨练而来，自然合乎处理各种非结构化的文本数据。可是，各个行业也曾领有多量结构化数据，尤其 Web3 范围中解析后的数据。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，极端是独特数据。每个公司和行业都还有多量 LLM 莫得用于预磨练的墙内数据。
● 已有：这些数据不需要从头出产，干涉本钱极低，唯独的问题是何如用起来。
● 高质地和高价值：范围内长久积贮的，蕴含众人的专科常识，每每都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环节，其中包括数据的完整性、一致性、准确性、唯独性和事实性。
● 高效力：结构化数据以表格、数据库或其他标准格式存储，模式是事先界说的，何况在通盘数据鸠合保持一致。这意味着数据的格式、类型和关系都是可瞻望和可控的，使得数据的分析和查询愈加不祥和可靠。而且，行业也曾有纯属的 ETL 及万般数据处理和料理器具，使用起来也愈加高效和浅陋。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，面前还不成知晓的输出竟然的谜底，产生的幻觉问题一直是 LLM 要贬责的中枢根柢问题。关于许多行业和场景，会造成安全和可靠性问题，比如，医疗，金融等。结构化数据，恰是不错提拔和矫正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，不错以特定的组织款式（关系型数据库，图数据库等），输入到 LLM，贬责不同类型的范围问题。结构化数据使用圭臬化的查询话语（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 每次从头从底层从头磨练通盘底座模子，不错结合 Agents 和LLM API 等 LLM 赋能方式，更快更低本钱的接入 LLM。
皇冠赌球面前商场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调极强，只需将原始数据，包括非结构化数据，不祥导入到 LLM，就能达到目的。这个想法肖似于条件通用 LLM 解数学题，在莫得特意构建数学才调模子的情况下，大多数 LLM 可能会在处理不祥的小学加减题时出错。反而，建树肖似数学才调模子，和图像生成模子的 Crypto LLM 垂直模子，才是贬责 LLM 在 Crypto 范围更落地的实践。
4.2. LLM 不错再行闻、推特别翰墨信息推测内容，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，但径直从链上数据中获取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，而新闻和酬酢媒体中的信息可能存在单方面性或误导性。径直分析链上数据不错减少信息偏差。尽管利用 LLM 进行文天职析存在邻接偏差的风险，但径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纪录，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。这些宏不雅的瞻念察有助于更深入地邻接景色。而新闻和酬酢媒体信息每每更零碎且短期。
皇冠体育盘口● 链上数据是怒放的。任何东谈主都不错考据分析完毕，幸免信息的分歧称。而新闻和酬酢媒体巧合都确乎深刻。文本信息和链上数据不错互相考据。综合两者不错造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提拔作用，但不成取代径直分析链上数据。充分利用两者上风才能取得最好效力。
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贬责决议相称容易？LangChain 和 LlamaIndex 等器具为构建自界说的不祥 LLM 应用提供了便利，使快速搭建成为可能。可是，将这些器具告成应用于本体出产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，需要深入邻接区块链时期和 AI 器具的责任旨趣，并有用地将它们整合在一王人。这关于区块链数据行业来说，是一项迫切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性，它条件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，用户对其准确性和简直度有很高的渴望。这与 LLM 的暗昧容错性之间存在着潜在的矛盾。因此，在构建区块链数据贬责决议时，必须仔细衡量这两方面的需求，以满足用户的渴望。
面前商场上，固然也曾有了一些基础器具，但这个范围仍在快速演进和不断迭代。类比于 Web2 寰球的发展历程，从领先的 PHP 编程话语到更纯属、可扩展的决议如 Java、Ruby、Python，以及 JavaScript 和 Node.js 等，再到 Go 和 Rust 等新兴时期，都经验了不断的演变。AI 器具也在不断变化，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 时期都还有许多发展空间，需要不断致力和革命。
面前在应用 LLM 时，有两个陷坑需要极端谨防：
● 渴望值过高：许多东谈主认为 LLM 不错贬责一切问题，但本体上 LLM 有昭彰的局限性。它需要多量的计较资源，磨练本钱腾贵，而且磨练过程可能不知晓。对 LLM 的才调要有践诺的渴望，明白它在某些场景下证实出色，如当然话语处理和文本生成，但在其他范围可能无法胜任。
● 忽视业务需求：另一个陷坑是强行应用 LLM 时期，而不充分洽商业务需求。在应用 LLM 之前，务必明确具体的业务需求。需要评估 LLM 是否是最好时期采纳，并作念好风险评估和戒指。强调 LLM 的有用应用需要根据本体情况肃穆洽商，幸免误用。
尽管 LLM 在许多范围都具备巨大后劲，但开发者和研究者在应用 LLM 时需要保持严慎，遴选怒放的探索格调乐鱼轮盘，以找到更合乎的应用场景并最猛进程地线路其上风。