Basé sur notre série d'articles précédents sur les marchés de prévision alimentés par l'IA, l'optimisation des rendements et l'interopérabilité cross-chain, cet article explorera en profondeur comment la technique de fine-tuning peut être optimisée.
Rédigé par : Kava Labs
Basé sur notre série d'articles préalables concernant les marchés de prévision alimentés par l'IA, l'optimisation des revenus et l'interopérabilité cross-chain, cet article approfondira comment la technique de fine-tuning peut optimiser les protocoles de finance décentralisée (DeFi). Cette technique peut non seulement améliorer l'approvisionnement en liquidités, la gestion des risques et les mécanismes de minage de liquidités, mais aussi créer des stratégies DeFi personnalisées pour les utilisateurs finaux.
Dans cet article, nous allons d'abord passer en revue le processus de formation de l'IA, en expliquant comment la technique de réglage fin est construite sur la base de modèles généraux. Ensuite, nous allons examiner les scénarios d'application typiques des modèles de réglage fin dans le domaine de la DeFi. Enfin, nous analyserons en détail les stratégies DeFi personnalisées pilotées par l'IA et envisagerons l'orientation de développement de cette technologie.
Revue du processus d'ajustement de l'IA
Dans les recherches croisées préliminaires entre l'IA et les cryptomonnaies, nous avons exploré divers cas d'utilisation des modèles d'IA générative généralistes. La construction de ces modèles commence par la collecte d'une grande quantité de données brutes, suivie du nettoyage, du traitement et de l'indexation des données pour soutenir une recherche efficace. Les modèles sont entraînés en fonction des propriétés des données indexées traitées, en ajustant les poids des algorithmes pour améliorer la précision des prévisions, et en établissant des conditions de contrainte pour garantir la fiabilité du modèle.
Le fine-tuning fait référence à un modèle général pré-entraîné (ces modèles sont construits à partir de jeux de données larges) qui est ensuite complété par des données spécifiques à un domaine lors d'un entraînement supplémentaire. Le modèle se concentre sur des ensembles de données plus étroits et plus spécialisés pour réaliser un second entraînement, produisant ainsi des résultats de réponse plus précis et plus détaillés.
Prenons l'exemple des tests médicaux, un modèle d'IA général pourrait seulement identifier les symptômes et les attribuer à des allergies, tandis qu'un modèle affiné avec des données spécifiques sur les allergies issues d'hôpitaux ou de bases de données médicales pourrait fournir des conclusions de diagnostic plus précises.
L'un des principaux avantages de l'ajustement fin des modèles DeFi réside dans les caractéristiques de la technologie blockchain. La fiabilité et l'immutabilité des ensembles de données blockchain soutiennent un ajustement fin de l'apprentissage renforcé en temps réel et automatisé. De plus, les données dynamiques et en croissance continue générées par le marché DeFi fournissent également une base pour l'optimisation continue des modèles.
ajustement dans l'application et l'optimisation dans le domaine DeFi
Plusieurs domaines de l'écosystème DeFi peuvent bénéficier de modèles AI ajustés. Par exemple, l'optimisation de l'approvisionnement en liquidités nécessite l'intégration de données en temps réel, telles que l'historique des transactions, les fluctuations de prix et l'activité des utilisateurs. Ces données peuvent être utilisées pour prédire la demande et créer des pools de liquidités plus efficaces et plus stables. Des plateformes comme Uniswap et Sushiswap ont déjà commencé à adopter ces méthodes.
L'exploitation minière de liquidités peut également bénéficier de l'ajustement fin de l'IA. Ces modèles peuvent évaluer la performance des pools de fonds en fonction des tendances historiques, tout en suivant en temps réel un éventail plus large de jetons et de dynamiques de marché. Des stratégies DeFi personnalisées peuvent identifier à l'avance les pools de fonds adaptés aux risques pour les prêteurs et les emprunteurs. Un investisseur conservateur pourrait utiliser un modèle ajusté pour trouver la meilleure combinaison de prêts de stablecoins sur plusieurs chaînes. En revanche, un trader avec une tolérance au risque plus élevée peut compter sur un agent IA ajusté pour découvrir des paires de trading volatiles afin d'acheter et de vendre rapidement.
Comme souligné dans l'article sur l'évaluation des risques basée sur l'IA, l'IA améliore la sécurité de la DeFi grâce à une détection d'anomalies avancée et à une analyse prédictive. Le fine-tuning des modèles optimise encore ces capacités. Des modèles dédiés peuvent identifier plus efficacement les indicateurs d'anomalie on-chain et surveiller les vulnérabilités du code. Par exemple, Chainlink utilise de tels modèles d'IA pour détecter les anomalies de prix extrêmes dans les protocoles DeFi, identifiant rapidement les acteurs malveillants. Avec la montée en popularité des stratégies DeFi personnalisées et affinées combinant l'analyse cross-chain, ces mesures de sécurité deviendront cruciales.
Stratégies DeFi personnalisées
Après avoir clairement compris les avantages des technologies et de leurs protocoles DeFi croisés, tournons-nous vers des stratégies DeFi personnalisées. Cette approche innovante implique la création de modèles autonomes et finement ajustés, basés sur les besoins spécifiques, les préférences et la tolérance au risque des utilisateurs individuels.
Ces stratégies représentent l'exécution automatique des transactions par les utilisateurs. Le fin réglage du modèle intègre l'historique du comportement numérique des utilisateurs (y compris les activités de portefeuille, les habitudes de trading, les préférences d'actifs et la tolérance au risque) dans l'algorithme, tout en utilisant le traitement du langage naturel (NLP) pour capturer les tendances du marché hors chaîne et les émotions des utilisateurs.
En plus de l'intégration des enregistrements de transactions cross-chain (comme les transactions Uniswap, les contrats de prêt Aave ou les activités de minage de liquidité), l'un des principaux avantages des stratégies DeFi personnalisées réside dans leur capacité à intégrer des données hors chaîne. Cela permet d'ajuster les stratégies en proposant des solutions orientées vers les objectifs, grâce à une analyse comportementale qui va au-delà des algorithmes de trading génériques.
L'avenir des modèles DeFi ajustés
L'intégration de l'IA avec les protocoles DeFi s'est largement répandue. Aave utilise l'IA pour optimiser les taux d'intérêt des prêts, tandis que Chainlink réduit les risques d'anomalies grâce à des oracles pilotés par l'IA. La position centrale de l'IA dans le DeFi est désormais établie.
La prochaine vague d'innovation se concentrera sur le raffinement des stratégies DeFi personnalisées. Ce développement débloquera des options de trading avancées pour les utilisateurs. Lorsqu'il sera associé à des chatbots pratiques et des API, des stratégies DeFi spécialisées pourraient ouvrir un nouveau chapitre dans le domaine financier.
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Ajustement fin des modèles d'IA destinés à la Finance Décentralisée
Basé sur notre série d'articles précédents sur les marchés de prévision alimentés par l'IA, l'optimisation des rendements et l'interopérabilité cross-chain, cet article explorera en profondeur comment la technique de fine-tuning peut être optimisée.
Rédigé par : Kava Labs
Basé sur notre série d'articles préalables concernant les marchés de prévision alimentés par l'IA, l'optimisation des revenus et l'interopérabilité cross-chain, cet article approfondira comment la technique de fine-tuning peut optimiser les protocoles de finance décentralisée (DeFi). Cette technique peut non seulement améliorer l'approvisionnement en liquidités, la gestion des risques et les mécanismes de minage de liquidités, mais aussi créer des stratégies DeFi personnalisées pour les utilisateurs finaux.
Dans cet article, nous allons d'abord passer en revue le processus de formation de l'IA, en expliquant comment la technique de réglage fin est construite sur la base de modèles généraux. Ensuite, nous allons examiner les scénarios d'application typiques des modèles de réglage fin dans le domaine de la DeFi. Enfin, nous analyserons en détail les stratégies DeFi personnalisées pilotées par l'IA et envisagerons l'orientation de développement de cette technologie.
Revue du processus d'ajustement de l'IA
Dans les recherches croisées préliminaires entre l'IA et les cryptomonnaies, nous avons exploré divers cas d'utilisation des modèles d'IA générative généralistes. La construction de ces modèles commence par la collecte d'une grande quantité de données brutes, suivie du nettoyage, du traitement et de l'indexation des données pour soutenir une recherche efficace. Les modèles sont entraînés en fonction des propriétés des données indexées traitées, en ajustant les poids des algorithmes pour améliorer la précision des prévisions, et en établissant des conditions de contrainte pour garantir la fiabilité du modèle.
Le fine-tuning fait référence à un modèle général pré-entraîné (ces modèles sont construits à partir de jeux de données larges) qui est ensuite complété par des données spécifiques à un domaine lors d'un entraînement supplémentaire. Le modèle se concentre sur des ensembles de données plus étroits et plus spécialisés pour réaliser un second entraînement, produisant ainsi des résultats de réponse plus précis et plus détaillés.
Prenons l'exemple des tests médicaux, un modèle d'IA général pourrait seulement identifier les symptômes et les attribuer à des allergies, tandis qu'un modèle affiné avec des données spécifiques sur les allergies issues d'hôpitaux ou de bases de données médicales pourrait fournir des conclusions de diagnostic plus précises.
L'un des principaux avantages de l'ajustement fin des modèles DeFi réside dans les caractéristiques de la technologie blockchain. La fiabilité et l'immutabilité des ensembles de données blockchain soutiennent un ajustement fin de l'apprentissage renforcé en temps réel et automatisé. De plus, les données dynamiques et en croissance continue générées par le marché DeFi fournissent également une base pour l'optimisation continue des modèles.
ajustement dans l'application et l'optimisation dans le domaine DeFi
Plusieurs domaines de l'écosystème DeFi peuvent bénéficier de modèles AI ajustés. Par exemple, l'optimisation de l'approvisionnement en liquidités nécessite l'intégration de données en temps réel, telles que l'historique des transactions, les fluctuations de prix et l'activité des utilisateurs. Ces données peuvent être utilisées pour prédire la demande et créer des pools de liquidités plus efficaces et plus stables. Des plateformes comme Uniswap et Sushiswap ont déjà commencé à adopter ces méthodes.
L'exploitation minière de liquidités peut également bénéficier de l'ajustement fin de l'IA. Ces modèles peuvent évaluer la performance des pools de fonds en fonction des tendances historiques, tout en suivant en temps réel un éventail plus large de jetons et de dynamiques de marché. Des stratégies DeFi personnalisées peuvent identifier à l'avance les pools de fonds adaptés aux risques pour les prêteurs et les emprunteurs. Un investisseur conservateur pourrait utiliser un modèle ajusté pour trouver la meilleure combinaison de prêts de stablecoins sur plusieurs chaînes. En revanche, un trader avec une tolérance au risque plus élevée peut compter sur un agent IA ajusté pour découvrir des paires de trading volatiles afin d'acheter et de vendre rapidement.
Comme souligné dans l'article sur l'évaluation des risques basée sur l'IA, l'IA améliore la sécurité de la DeFi grâce à une détection d'anomalies avancée et à une analyse prédictive. Le fine-tuning des modèles optimise encore ces capacités. Des modèles dédiés peuvent identifier plus efficacement les indicateurs d'anomalie on-chain et surveiller les vulnérabilités du code. Par exemple, Chainlink utilise de tels modèles d'IA pour détecter les anomalies de prix extrêmes dans les protocoles DeFi, identifiant rapidement les acteurs malveillants. Avec la montée en popularité des stratégies DeFi personnalisées et affinées combinant l'analyse cross-chain, ces mesures de sécurité deviendront cruciales.
Stratégies DeFi personnalisées
Après avoir clairement compris les avantages des technologies et de leurs protocoles DeFi croisés, tournons-nous vers des stratégies DeFi personnalisées. Cette approche innovante implique la création de modèles autonomes et finement ajustés, basés sur les besoins spécifiques, les préférences et la tolérance au risque des utilisateurs individuels.
Ces stratégies représentent l'exécution automatique des transactions par les utilisateurs. Le fin réglage du modèle intègre l'historique du comportement numérique des utilisateurs (y compris les activités de portefeuille, les habitudes de trading, les préférences d'actifs et la tolérance au risque) dans l'algorithme, tout en utilisant le traitement du langage naturel (NLP) pour capturer les tendances du marché hors chaîne et les émotions des utilisateurs.
En plus de l'intégration des enregistrements de transactions cross-chain (comme les transactions Uniswap, les contrats de prêt Aave ou les activités de minage de liquidité), l'un des principaux avantages des stratégies DeFi personnalisées réside dans leur capacité à intégrer des données hors chaîne. Cela permet d'ajuster les stratégies en proposant des solutions orientées vers les objectifs, grâce à une analyse comportementale qui va au-delà des algorithmes de trading génériques.
L'avenir des modèles DeFi ajustés
L'intégration de l'IA avec les protocoles DeFi s'est largement répandue. Aave utilise l'IA pour optimiser les taux d'intérêt des prêts, tandis que Chainlink réduit les risques d'anomalies grâce à des oracles pilotés par l'IA. La position centrale de l'IA dans le DeFi est désormais établie.
La prochaine vague d'innovation se concentrera sur le raffinement des stratégies DeFi personnalisées. Ce développement débloquera des options de trading avancées pour les utilisateurs. Lorsqu'il sera associé à des chatbots pratiques et des API, des stratégies DeFi spécialisées pourraient ouvrir un nouveau chapitre dans le domaine financier.