GPT的横空出世将全球的眼神诱骗至假话语模子，百行万企都尝试着利用这个“黑科技”提高使命效劳幸运快艇棋牌，加速行业发展。Future3 Campus联袂Footprint Analytics共同深入议论AI与Web3结合的无穷可能，搭伙发布了《AI与Web3数据行业长入近况、竞争款式与将来机遇探析》研报。
赌博网上娱乐平台注册该研报分为高低两篇，本文为上篇，由Footprint Analytics议论员Lesley、Shelly共同编撰。下篇由Future3 Campus议论员Sherry、Humphrey共同编撰。
撮要：
LLM 时间的发展让东说念主们愈加宥恕 AI 与 Web3 的结合，新的应用范式正在冉冉张开。本文中，咱们将重心议论如何利用 AI 进步 Web3 数据的使用体验和分娩效劳。由于行业尚处早期阶段和区块链时间的脾气，Web3 数据行业濒临着诸多挑战，包括数据来源、更新频率、匿名属性等，使得利用 AI 处分这些问题成为新宥恕点。LLM 相干于传统东说念主工智能的可推广性、稳当性、效劳进步、任务瓦解、可走访性和易用性等上风，为提高区块链数据的体验和分娩效劳提供了设想空间。LLM 需要多量高质料数据进行进修，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 也不错匡助分娩和进步区块链数据的价值，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 的高效劳，同期也要防卫收尾的准确性。1. 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）的历史不错追忆到上个世纪 50 年代。自 1956 年起，东说念主们启动宥恕东说念主工智能这一领域，逐步发展出了早期的众人系统，匡助专科领域处分问题。而后，机器学习的兴起，拓展了 AI 的应用领域，AI 启动更平常地应用在百行万企。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穷可能性，其中的每一步都充满了束缚的挑战与改革，以追求更高的智能水讲理更平常的应用领域。
图 1：AI 发展历程
2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 面世，初度展示了 AI 与东说念主类低门槛、高效劳交互的可能性。ChatGPT 激发了对东说念主工智能的更平常探讨，从头界说了与 AI 互动的方式，使其变得愈加高效、直不雅和东说念主性化，也鼓舞了东说念主们对更多生成式东说念主工智能的宥恕，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 会如何鼓舞他们所在领域的发展，或者寻求通过与 AI 时间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 的愿景从更正金融体系启动，旨在好意思满更多的用户权力，并有望引颈当代经济和文化的改革。区块链时间为好意思满这一办法提供了坚实的时间基础，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赈济。
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，区块链时间将和 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，以好意思满对现存行业的颠覆。
面前，AI 与 Web3 的结合，主若是两大所在：
● 利用 AI 去进步分娩力以及用户体验。
● 结合区块链透明、安全、去中心化存储、可追忆、可考据的时间脾气，以及 Web3 去中心化的分娩关系，处分传统时间无法处分的痛点或者激励社区参与，提高分娩效劳。
市集上 AI 与 Web3 的结合有以下的一些探索所在：
图 3：AI 与 Web3 结合全景图
● 数据：区块链时间不错应用在模子数据存储上，提供加密数据集，保护数据秘密和纪录模子使用数据的来源、使用情况，以及校验数据的委果性。通过走访和分析存储在区块链上的数据，AI 不错索求有价值的信息，并用于模子进修和优化。同期，AI 也不错当作数据分娩用具，去提高 Web3 数据的分娩效劳。
● 算法：Web3 中的算法不错为 AI 提供更安全、委果和自主适度的计较环境，为 AI 体统提供加密保险，在模子参数上，内嵌安全防护栏，堤防系统被浮滥或者坏心操作。AI 不错与 Web3 中的算法进行交互，举例利用智能合约实施任务、考据数据和实施决策。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略。AI 不错利用 Web3 中的散布式计较资源进行模子的进修、数据分析和瞻望。通过将计较任务分发到蚁集上的多个节点，AI 不错加速计较速率，并处理更大界限的数据。
在本文中，咱们将重心探索如何利用 AI 的时间，去进步 Web3 数据的分娩效劳以及使用体验。
2. Web3 数据近况2.1. Web2 & Web3 数据行业对比当作 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。相反主若是在于 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，时时是由单一实体（时时是一家公司）来适度网页或者 APP，公司关于他们构建的内容有着都备的适度权，他们不错决定谁不错走访其服务器上的内容和逻辑，以及用户领有怎么的权利，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限定，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）的想法，将一部分或者全部的内容和逻辑甩掉在寰球区块链上。这些内容和逻辑是公开纪录在区块链上的，可供统统东说念主走访，用户不错成功适度链上内容和逻辑。而在 Web2 中，用户需要帐户或 API 密钥才气与区块链上的内容进行交互。用户不错成功适度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（特定照管操作除外）。
新加坡博彩业2.1.2. Web2 与 Web3 数据特征对比
图 5：Web2 与 Web3 数据特征对比
Web2 数据时时发达为顽固和高度受限的，具有复杂的权限适度，高度闇练、多种数据格式、严格苦守行业尺度，以及复杂的业务逻辑抽象。这些数据界限繁密，但互操作性相对较低，时时存储在中央服务器上，且不堤防秘密保护，大多数黑白匿名的。
比较之下，Web3 数据愈加怒放，走访权限更平常，尽管闇练度较低，以非结构化数据为主，尺度化较为淡漠，业务逻辑抽象相对简化。Web3 的数据界限相对 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，同期强调用户秘密，用户时时选拔匿名方式进行链上交互。
2.2. Web3 数据行业近况与远景，以及遭受的挑战在 Web2 时间，数据如石油的“储量”般荒芜，走访和获取大界限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家以为“石油到处都是”，使得 AI 模子无意更自便地获取更多的进修数据，这关于提高模子性能和智能水平至关蹙迫。但对 Web3 这个“新石油” 的数据处理依然有许多问题待处分，主要有以下几个：
● 数据来源：链上数据“尺度”混乱散布，数据处理破耗多量东说念主工老本
处理链上数据时，需要反复实施耗时而处事密集的索引过程，需要开导者和数据分析师破耗多量时辰和资源来稳当不同链、不同样式之间的数据相反。链上数据行业穷乏统一的分娩和处理尺度，除了纪录到区块链账本上的，events，logs，and traces 等都基本上是样式我方界说和分娩（或生成）的，这导致非专科交往者很难辩认并找到最准确和委果的数据，加多了他们在链上交往和投资决策中的贫瘠。比如，去中心化交往所 Uniswap 和 Pancakeswap 就有可能在数据处理设施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，数据更新以秒致使毫秒级别计。数据的常常产生和更新使其难以看护高质料的数据处理和实时的更新。因此，自动化的处理过程是十分蹙迫的，这亦然关于数据处理的老本和效劳的一大挑战。Web3 数据行业仍处于低级阶段。跟着新合约的比比皆是和迭代更新，数据穷乏尺度、格式各样，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，导致数据身份难以辞别
皇冠体育试玩链上数据时时不包含裕如的信息来澄澈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球考究关连，了解链上行动与本质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蹙迫。
跟着假话语模子（LLM）时间激发的分娩力变更盘考，能否利用 AI 来处分这些挑战也成为 Web3 领域的一个焦点宥恕之一。
3. AI 与 Web3 数据碰撞产生的化学响应3.1. 传统 AI 与 LLM 的特征对比在模子进修方面，传统 AI 模子时时界限较小，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，极地面进步了它对自然话语的领路才略，但这也意味着需要更多的数据来进行进修，进修老本十分崇高。
在才略范围和运行方式上，传统 AI 更适当特定领域的任务，无意提供相对精确和专科的谜底。比较之下，LLM 更适当通用性任务，但容易产生幻觉问题，这意味着在一些情况下，它的回复可能不够精确或专科，致使完全诞妄。因此，如果需要和客不雅，委果任，和不错追忆的收尾，可能需要进行屡次搜检、屡次进修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 数据领域的实践
传统 AI 一经在区块链数据行业展现了其蹙迫性，为这一领域带来了更多改革和效劳。举例，0xScope 团队选拔 AI 时间，构建了基于图计较的群集分析算法，通过不同限定的权重分拨来匡助准确识别用户之间的关连地址。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用具。Nansen 则将 AI 用于 NFT 价钱瞻望，通过数据分析和自然话语处理时间，提供关连 NFT 市集趋势的观点。另一方面，Trusta Labs使用了基于钞票图谱挖掘和用户行动序列分析的机器学习设施，以增强其女巫检测处分决策的可靠性和平定性，有助于齰舌区块链蚁集生态的安全。另一方面，Trusta Labs 选拔了图挖掘和用户行动分析的设施，以增强其女巫检测处分决策的可靠性和平定性，有助于齰舌区块链蚁集的安全。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模范（dApps）的安全性和效劳。他们采集和分析来自 dApp 的安全信息，提供快速风险警报，匡助裁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行动等要素来检测 dApp 主契约中的风险，以及采集详实的审计信息，包括审计公司根据、审计时辰和审计论说聚合。Footprint Analytics 则使用 AI 生成分娩结构化数据的代码，分析 NFT 交往 Wash trading 交往以及机器东说念主账户筛选排查。
可是，传统 AI 领有的信息有限，专注于使用预定的算法和限定实施预设任务，而 LLM 则通过大界限的自然话语数据学习，不错领路和生成自然话语，这使其更适当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：
● 可推广性：LLM 赈济大界限数据处理
LLM 在可推广性方面发达出色，无意高效处理多量数据和用户互动。这使其相等适当处理需要大界限信息处理的任务，如文天职析或者大界限数据清洗。其高度的数据处理才略为区块链数据行业提供了强劲的分析和应用后劲。
● 稳当性：LLM 可学习稳当多领域需求
LLM 具备非凡的稳当性，不错为特定任务进行微调或镶嵌行业或独到数据库，使其无意赶快学习和稳当不同领域的轻细远隔。这一脾气使 LLM 成为了处分多领域、多用途问题的祈望弃取，为区块链应用的各样性提供了更平常的赈济。
● 提高效劳：LLM 自动化任务提高效劳
LLM 的高效劳为区块链数据行业带来了权贵的便利。它无意自动化底本需要多量东说念主工时辰和资源的任务，从而提高分娩力并裁汰老本。LLM 不错在几秒内生成多量文本、分析海量数据集，或实施多种重叠性任务，从而减少了恭候和处理时辰，使区块链数据处理愈加高效。
● 任务瓦解：不错生成某些使命的具体筹办，把大的使命分红小要领
LLM Agent 具备独特的才略，即不错生成某些使命的具体筹办，将复杂任务瓦解为可照管的小要领。这一脾气关于处理大界限的区块链数据和实施复杂的数据分析任务相等有意。通过将大型使命瓦解成小任务，LLM 不错更好地照管数据处理过程，并输出高质料的分析。
这一才略关于实施复杂任务的 AI 系统至关蹙迫，举例机器东说念主自动化、样式照管和自然话语领路与生成，使其无意将高档任务办法滚动为详实的行动路子，提高任求实施的效劳和准确性。
● 可走访性和易用性：LLM 以自然话语提供用户友好互动
LLM 的可走访性使更多用户无意自便与数据和系统进行互动，让这些互动愈加用户友好。通过自然话语，LLM 使数据和系统更容易走访和交互，无需用户学习复杂的时间术语或特定敕令，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，让更多的东说念主无意走访和使用 Web3 应用和服务，不论他们是否醒目时间，从而促进了区块链数据行业的发展和普及。
3.2. LLM 与 Web3 数据的长入图 7：区块链数据与 LLM 的长入
大型话语模子的培训需要依赖大界限数据，通过学习数据中的模式来设立模子。区块链数据中蕴含的交互和行动模式是 LLM 学习的燃料。数据量和质料也成功影响 LLM 模子的学习效劳。
数据不单是是 LLM 的消费品，LLM 还有助于分娩数据，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，断根数据中的噪声，突显灵验信息。
3.3. 增强 LLM 的常用时间处分决策ChatGPT 的出现，不仅向咱们展示了 LLM 处分复杂问题的通用才略，同期也激发了全球范围的，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（包括高低文长度、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、使用更复杂的用具、与物理寰球的交互等）。如何将 crypto 领域的专有常识以及个东说念主的个性化独到数据嫁接到大模子的通用才略上，是大模子在 crypto 垂直领域买卖化落地的中枢时间问题。
面前，大多数应用都集会在检索增强生成（RAG）上，比如指示工程和镶嵌时间，一经存在的代理用具也大多都聚焦于提高 RAG 使命的效劳和准确性。市集上主要的基于 LLM 时间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选拔基础处分决策，即 Prompt Engineering。这一设施通过遐想特定的 Prompt 来改变模子的输入，以险恶特定应用的需求，是最方便快捷的作念法。可是，基础的 Prompt Engineering 存在一些截至，如数据库更新不足时、内容冗杂、以及对输入高低文长度（In-Context Length）的赈济和多轮问答的截至。
因此，行业内也在议论更先进的改进决策，包括镶嵌（Embedding）和微调（Fine-tuning）。
● 镶嵌（Embedding）
菠菜健身系统登录平台镶嵌（Embedding）是一种平常应用于东说念主工智能领域的数据示意设施，能高效拿获对象的语义信息。通过将对象属性映射成向量方式，镶嵌时间无意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，以利用该模子在平常语料上学到的丰富话语常识。通过镶嵌时间将特定任务或领域的信息引入到预进修的大模子中，使得模子更专科化，更稳当特定任务，同期保留了基础模子的通用性。
用芜俚的话来讲，镶嵌就近似于你给一个经过综合进修的大学生一册用具书，让他拿着领有特定任务关连常识的用具书去完成任务，他不错随时查阅用具书，然后不错处分特定的问题。
● 微调（Fine-tuning）
图 9：Fine Tuning
微调（Fine-tuning）与镶嵌不同，通过更新一经预进修的话语模子的参数，使其稳当特定任务。这种设施允许模子在特定任务上发达出更好的性能，同期保持通用性。微调的中枢念念想是休养模子参数，捕捉与办法任务关连的特定模式和关系。但微调的模子通用才略上限仍然受限于基座模子自己。
用芜俚的话来讲，微调就近似于给经过综合进修的大学生上专科常识课程，让他掌捏除了综合才略之外的专科课常识，能自行处分专科板块的问题。
● 从头进修 LLM
现时的 LLM 自然强劲，但不一定无意险恶统统需求。从头进修 LLM 是一种高度定制化的处分决策，通过引入新数据集和休养模子权重，使其更稳当特定任务、需求或领域。可是，这种设施需要多量计较资源和数据，况兼照管和齰舌从头进修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设施，它以 LLM 当作中枢适度器。这个系统还包括几个缺陷构成部分，以提供更全面的智能。
● Planning，筹办：将大任务分红小任务，这么更容易完成
● Memory，反念念：通过反念念往时的行动，改进将来的筹办
● Tools，用具使用：代理不错调用外部用具获取更多信息，如调用搜索引擎、计较器等
东说念主工智能代理模子具备强劲的话语领路和生成才略，无意处分通用问题，进行任务瓦解以及自我反念念。这使得它在各式应用中都有平常的后劲。可是，代理模子也存在一些局限性，举例受到高低文长度的截至、长期筹办和任务拆分容易出错、输出内容的可靠性不平定等问题。这些局限性需要长期束缚的议论和改革，以进一步拓展代理模子在不同领域的应用。
以上的各式时间并不是相互摒除的，它们不错在进修和增强归并个模子的过程中通盘使用。开导者不错充分施展现存假话语模子的后劲，尝试不同的设施，以险恶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，还有助于鼓舞 Web3 时间的快速改革和跳跃。
可是，咱们认为，自然现存的 LLM 一经在 Web3 的快速发展中施展了蹙迫作用，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 策略开端，严慎洽商微和解从头进修基础模子。
3.4. LLM 如何加速区块链数据分娩的各个过程3.4.1. 区块链数据的一般处理过程
现在，区块链领域的建造者逐步意志到数据居品的价值。这一价值隐敝了居品运营监控、瞻望模子、保举系统以及数据驱动的应用模范等多个领域。尽管这一阐述逐步增强，但当作数据获取到数据应用中不可或缺的缺陷要领，数据处理往往被忽视。
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，移动为结构化的数据
皇冠体育区块链上的每一笔交往或事件都会生成 events 或 logs，这些数据时时黑白结构化的。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求有用信息，得到结构化的原始数据。这包括整理数据、处理格外情况和滚动为通用格式。
● 将结构化的原始数据，移动为具有业务趣味的抽象表
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，比如交往量、用户量等业务方针，将原始数据滚动为对业务和决策有趣味的数据。
● 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，就不错得出各式蹙迫的繁衍方针。举例交往总数的月增长率、用户留存率等中枢方针。这些方针不错借助 SQL、Python 等用具好意思满，愈加有可能匡助监控业务健康、了解用户行动和趋势，从而赈济决策和政策筹办。
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处分多个问题，包括但不限于以下内容：
处理非结构化数据：
● 从交往日记和事件中索求结构化信息： LLM 不错分析区块链的交往日记和事件，索求其中的缺陷信息，如交往金额、交往方地址、时辰戳等，将非结构化数据滚动为的带有业务趣味的数据，使其更易于分析和领路。
● 清洗数据，识别格外数据： LLM 不错自动识别和清洗不一致或格外的数据，匡助确保数据的准确性和一致性，从而提高数据质料。
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骨子用户或钞票，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 心思分析收尾，将其璀璨为正面、负面或中性心思，从而匡助用户更好地领路外交媒体上的心思倾向。
自然话语解读数据：
● 计较中枢方针： 基于业务抽象，LLM 不错计较中枢业务方针，如用户交往量、钞票价值、市集份额等，以匡助用户更好地了解其业务的缺陷性能。
● 查询数据： LLM 不错通过 AIGC，领路用户意图，生成 SQL 查询，使用户无意以自然话语建议查询肯求，而不必编写复杂的 SQL 查询语句。这加多了数据库查询的可走访性。
● 方针弃取、排序和关连性分析： LLM 不错匡助用户弃取、排序和分析不同的多个方针，以更好地领路它们之间的关系和关连性，从而赈济更深入的数据分析和决策制定。
● 产生业务抽象的自然话语形色： LLM 不错根据事实数据，生成自然话语撮要或讲解，以匡助用户更好地领路业务抽象和数据方针，提高可讲解性，并使决策更具合感性。
3.5. 面前用例根据 LLM 自身的时间以及居品体验上风，它不错被应用到不同的链上数据场景，时间上从易到难不错将这些场景分红四类：
● 数据移动：进行数据增强、重构等操作，如文本撮要、分类、信息抽取。这类应用开导较快，但更适当通用场景，不太适当多量数据的轻佻批量化处理。
● 自然话语接口：将 LLM 勾呈报识库或用具，好意思满问答或基本用具使用的自动化。这不错用于构建专科聊天机器东说念主，但其骨子价值受其所勾通的常识库质料等其他要素影响。
● 使命流自动化：使用 LLM 好意思满业务过程的尺度化和自动化。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。
● 协助机器东说念主与助手扶持系统：扶持系统是在自然话语接口的基础上，集成更多数据源和功能的增强系统，大幅提高用户使命效劳。
图 12：LLM 应用场景
3.6. LLM 的局限性3.6.1. 行业近况：闇练应用、正在攻克的问题以及尚未处分的挑战
在 Web3 数据领域，尽管一经取得了一些蹙迫的进展，但仍然濒临一些挑战。
相对闇练的应用：
体育平台买球骗局● 使用 LLM 进行信息处理：LLM 等 AI 时间已告捷用于生成文本撮要、追想、讲解等使命，匡助用户从长篇著作、专科论说中索求缺陷信息，提高了数据的可读性和可领路性。
● 使用 AI 处分开提问题： LLM 一经应用于处分开导过程中的问题，举例替代StackOverflow 或搜索引擎，为开导者提供问题解答和编程赈济。
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有待处分与正在探索的问题：
● 利用 LLM 生成代码： 行业正在致力于将 LLM 时间应用于自然话语到 SQL 查询话语的移动，以提高数据库查询的自动化和可领路性。可是，过程中会有许多贫瘠，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，以确保模范无意无 bug 运行，并获取正确的收尾。难点还包括确保问题回复的告捷率、正确率，以及对业务的真切领路。
● 数据标注问题： 数据标注关于机器学习和深度学习模子的进修至关蹙迫，但在 Web3 数据领域，杰出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要素影响，包括有偏见或不足的进修数据、过度拟合、有限的高低文领路、穷乏领域常识、起义性抨击和模子架构。议论东说念主员和开导者需要束缚改进模子的进修和校准设施，以提高生成文本的委果度和准确性。
● 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、需要全心遐想的指示（prompt）、以及高质料的数据、数据量、减少幻觉问题的设施都是待处分的问题。
● 根据业务领域自动索引智能契约数据以进行数据抽象： 自动为不同行务领域的智能契约数据设立索引以进行数据抽象仍然是一个未处分的问题。这需要综合洽商不同行务领域的脾气，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 等多模态模子相等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杰出地对待一些时序数据，而非轻佻地把文本向量化就能处分。联和时序数据与文本，跨模态搭伙进修等，是好意思满数据智能分析以及应用的蹙迫议论所在。
3.6.2. 为何只靠 LLM 弗成完满处分区块链数据行业的问题
当作话语模子，LLM 更适用于处理对流通度条目较高的场景，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 输出的流通性、准确性和用例风险
在评估 LLM 在不同应用中的适用性时，宥恕流通度和准确性是至关蹙迫的。流通度指的是模子的输出是否自然、运动，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。
关于流通度条目较高的任务，如自然话语生成、创意写稿等，LLM 时时无意胜任，因为其在自然话语处理方面的强劲性能使其无意生成流通的文本。
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 领有非凡的话语领路和推理才略，使其成为与区块链数据互动、整理和轮廓的祈望用具。可是，LLM 并弗成处分统统区块链数据领域的问题。
在数据处理方面，LLM 更适当快速迭代和探索性处理链上数据，束缚尝试新的处理设施。可是，LLM 在分娩环境中的详实查平等任务方面仍存在一些截至。典型的问题是 token 长度不够，无法顶住长高低文的内容。耗时的 prompt，回复不平定影响卑劣任务进而导致告捷率不平定的问题，以及实施大都量任务的效劳不高。
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，许多诞妄难以察觉。因此，框架的设立和众人常识的结合变得至关蹙迫。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、数目繁密，以何种方式投喂给 LLM，灵验地愚弄在具体的买卖化场景，近似其他垂直行业，需要更多议论和探索。
● 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处分决策，都是基于对业务数据的领路。解析链上数据的过程中，用 ETL 去过滤，清洗，补充和收复业务逻辑，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料，高价值，准确和委果等脾气，不错给通用 LLM 提供高效的补充。
体育菠菜平台4. 被诬蔑的 LLM4.1. LLM 不错成功处理非结构化数据，因此结构化数据将不再被需要？LLM 时时基于海量文本数据预进修而来，自然适当处理各样非结构化的文本数据。可是，各个行业一经领有多量结构化数据，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，是一个行业的热点议论课题。
关于 LLM，结构化数据仍然具有以下的上风：
据该名驾驶员刘某交代，当天，他驾车外出办事，他将车违法停在路边时，发现路边有交通摄像头，为了躲避电子抓拍，他随手捡了地上的一张二维码标签贴在了前车牌的一个数字号码上。结果，办完事开车返回的时候，自己却忘了将二维码标签取下，被交巡警当场查获。
● 海量：多量的数据储存在各式应用背后的数据库和其他尺度格式内部，杰出是独到数据。每个公司和行业都还有多量 LLM 莫得用于预进修的墙内数据。
● 已有：这些数据不需要从头分娩，过问老本极低，独一的问题是若何用起来。
● 高质料和高价值：领域内长期积存的，蕴含众人的专科常识，时时都千里淀到了结构化数据内部，用于产学研。结构化数据的质料是数据可用性的缺陷，其中包括数据的完整性、一致性、准确性、独一性和事实性。
● 高效劳：结构化数据以表格、数据库或其他范例格式存储，模式是事先界说的，况兼在系数数据集会保持一致。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轻佻和可靠。而且，行业一经有闇练的 ETL 及各式数据处理和照管用具，使用起来也愈加高效和肤浅。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，面前还弗成平定的输出确切的谜底，产生的幻觉问题一直是 LLM 要处分的中枢根蒂问题。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，恰是不错扶持和矫正LLM 这些问题的一个所在。
● 体现关系图谱，和特定业务逻辑：不同类型的结构化数据，不错以特定的组织方式（关系型数据库，图数据库等），输入到 LLM，处分不同类型的领域问题。结构化数据使用尺度化的查询话语（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。
● 使用老本低：毋庸 LLM 每次从头从底层从头进修系数底座模子，不错结合 Agents 和LLM API 等 LLM 赋能方式，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，粗相通入到 LLM，就能达到目的。这个想法近似于条目通用 LLM 解数学题，在莫得挑升构建数学才略模子的情况下，大多数 LLM 可能会在处理轻佻的小学加减题时出错。反而，设立近似数学才略模子，和图像生成模子的 Crypto LLM 垂直模子，才是处分 LLM 在 Crypto 领域更落地的实践。
4.2. LLM 不错再行闻、推特殊笔墨信息推测内容，东说念主们不再需要链上数据分析来得出论断？LLM 自然不错再行闻、外交媒体等文本中获取信息，但成功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:
皇冠体育博彩网站是一家注重用户体验和用户隐私安全保护的博彩平台，网站拥有丰富的博彩游戏种类和赛事直播，为广大博彩爱好者提供最优质的博彩服务。● 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。成功分析链上数据不错减少信息偏差。尽管利用 LLM 进行文天职析存在领路偏差的风险，但成功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交往纪录，分析不错发现长期趋势和模式。链上数据还不错展现系数生态系统的全貌，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领路景况。而新闻和外交媒体信息时时更衰败且短期。
● 链上数据是怒放的。任何东说念主都不错考据分析收尾，幸免信息的不合称。而新闻和外交媒体未必都确切表露。文本信息和链上数据不错相互考据。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扶持作用，但弗成取代成功分析链上数据。充分利用两者上风才气取得最好效劳。
4.3. 利用 LangChain、LlamaIndex 或其他 AI 用具，在 LLM 的基础上构建区块链数据处分决策相等容易？LangChain 和 LlamaIndex 等用具为构建自界说的轻佻 LLM 应用提供了便利，使快速搭建成为可能。可是，将这些用具告捷应用于骨子分娩环境中触及到更多的挑战。构建一个高效运行、保持高质料的 LLM 应用是一项复杂的任务，需要深入领路区块链时间和 AI 用具的使命旨趣，并灵验地将它们整合在通盘。这关于区块链数据行业来说，是一项蹙迫但具有挑战性的使命。
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，用户对其准确性和委果度有很高的期望。这与 LLM 的蒙胧容错性之间存在着潜在的矛盾。因此，在构建区块链数据处分决策时，必须仔细量度这两方面的需求，以险恶用户的期望。
现时市集上，自然一经有了一些基础用具，但这个领域仍在快速演进和束缚迭代。类比于 Web2 寰球的发展历程，从伊始的 PHP 编程话语到更闇练、可推广的决策如 Java、Ruby、Python，以及 JavaScript 和 Node.js 等，再到 Go 和 Rust 等新兴时间，都资格了束缚的演变。AI 用具也在束缚变化，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 时间都还有许多发展空间，需要束缚致力于和改革。
现时在应用 LLM 时，有两个罗网需要杰出防卫：
● 期望值过高：许多东说念主认为 LLM 不错处分一切问题，但骨子上 LLM 有显豁的局限性。它需要多量的计较资源，进修老本崇高，而且进修过程可能不平定。对 LLM 的才略要有本质的期望，明白它在某些场景下发达出色，如自然话语处理和文本生成，但在其他领域可能无法胜任。
● 忽视业务需求：另一个罗网是强行应用 LLM 时间，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 是否是最好时间弃取，并作念好风险评估和适度。强调 LLM 的灵验应用需要根据骨子情况牢固洽商，幸免误用。
皇冠客服飞机：@seo3687尽管 LLM 在许多领域都具备巨大后劲幸运快艇棋牌，但开导者和议论者在应用 LLM 时需要保持严慎，采选怒放的探索气派，以找到更适当的应用场景并最猛进程地施展其上风。