Berdasarkan serangkaian artikel sebelumnya mengenai pasar prediksi yang didorong oleh AI, optimalisasi pendapatan, dan interoperabilitas lintas rantai, artikel ini akan mengeksplorasi bagaimana teknik fine-tuning dapat dioptimalkan.
Penulis: Kava Labs
Berdasarkan serangkaian artikel sebelumnya tentang pasar prediksi yang didorong oleh AI, optimisasi hasil, dan interoperabilitas lintas rantai, artikel ini akan membahas secara mendalam bagaimana teknik penyetelan halus dapat mengoptimalkan protokol keuangan terdesentralisasi (DeFi). Teknik ini tidak hanya dapat meningkatkan pasokan likuiditas, memperbaiki manajemen risiko dan mekanisme penambangan likuiditas, tetapi juga dapat menciptakan strategi DeFi yang dipersonalisasi untuk pengguna akhir.
Dalam artikel ini, kami akan terlebih dahulu meninjau proses pelatihan AI, menjelaskan bagaimana teknik fine-tuning dibangun berdasarkan model umum. Selanjutnya, kami akan merangkum skenario aplikasi tipikal dari model fine-tuning di bidang DeFi. Akhirnya, kami akan menganalisis secara mendalam strategi DeFi yang dipersonalisasi yang didorong oleh AI, dan melihat ke arah perkembangan teknologi ini.
Tinjauan Proses Penyesuaian AI
Dalam penelitian awal tentang interseksi AI dan cryptocurrency, kami telah mengeksplorasi berbagai skenario aplikasi untuk model AI generatif umum. Pembangunan model ini dimulai dengan pengumpulan data mentah dalam jumlah besar, diikuti oleh pembersihan data, pemrosesan, dan pengindeksan untuk mendukung pencarian yang efisien. Model dilatih berdasarkan atribut data indeks yang telah diproses, dengan penyesuaian bobot algoritma untuk meningkatkan akurasi prediksi, dan membangun kondisi pembatas untuk memastikan keandalan model.
Fine-tuning mengacu pada pelatihan tambahan yang dilakukan pada model umum yang telah dilatih sebelumnya (model-model ini dibangun melalui dataset yang luas), dengan mengintegrasikan data dari bidang tertentu. Model ini menyelesaikan pelatihan kedua dengan fokus pada dataset yang lebih sempit dan lebih spesifik, sehingga menghasilkan respons yang lebih akurat dan lebih terperinci.
Kami mengambil contoh deteksi medis, model AI umum mungkin hanya dapat mengenali gejala dan menghubungkannya dengan alergi, sementara model yang telah disesuaikan dengan data alergi khusus dari rumah sakit atau basis data medis dapat memberikan kesimpulan diagnosis yang lebih akurat.
Keunggulan utama dari penyesuaian model DeFi terletak pada karakteristik teknologi blockchain. Keandalan dan ketidakubahdata dari dataset blockchain mendukung penyesuaian pembelajaran penguatan secara real-time dan otomatis. Pada saat yang sama, data dinamis dan terus berkembang yang dihasilkan oleh pasar DeFi juga menyediakan dasar untuk optimasi model yang berkelanjutan.
aplikasi dan optimasi di bidang DeFi
Berbagai bidang dalam ekosistem DeFi dapat memanfaatkan model AI yang telah disesuaikan. Misalnya, mengoptimalkan pasokan likuiditas memerlukan integrasi data waktu nyata, seperti riwayat perdagangan, fluktuasi harga, dan aktivitas pengguna. Data ini dapat digunakan untuk memprediksi permintaan dan menciptakan kolam likuiditas yang lebih efisien dan stabil. Platform seperti Uniswap dan Sushiswap telah mulai mengadopsi pendekatan ini.
Penambangan likuiditas juga dapat mendapatkan manfaat dari penyetelan AI. Model-model ini dapat mengevaluasi kinerja kumpulan dana berdasarkan tren historis, sambil memantau secara real-time dinamika token dan pasar yang lebih luas. Strategi DeFi yang dipersonalisasi dapat sebelumnya mengidentifikasi kumpulan dana yang cocok dengan risiko untuk pemberi pinjaman dan peminjam. Bagi seorang investor konservatif, mungkin akan menggunakan model yang telah disetel untuk menemukan kombinasi pinjaman stablecoin terbaik di beberapa rantai. Sebaliknya, seorang trader dengan toleransi risiko yang lebih tinggi dapat mengandalkan agen AI yang telah disetel untuk menemukan pasangan perdagangan yang lebih volatil, sehingga dapat membeli dan menjual dengan cepat.
Seperti yang ditekankan dalam artikel tentang penilaian risiko berbasis AI, AI meningkatkan keamanan DeFi melalui deteksi anomali dan analisis prediktif yang canggih. Penyesuaian model lebih lanjut mengoptimalkan kemampuan ini. Model khusus dapat lebih efisien dalam mengidentifikasi indikator anomali on-chain dan memantau kerentanan kode. Misalnya, Chainlink menggunakan model AI semacam ini untuk mendeteksi anomali harga ekstrem dalam protokol DeFi, dengan cepat mengidentifikasi pelaku jahat. Dengan semakin populernya strategi DeFi yang dipersonalisasi dan diperinci yang menggabungkan analisis cross-chain, langkah-langkah peningkatan keamanan ini akan menjadi sangat penting.
Strategi DeFi yang Dipersonalisasi
Setelah memahami dengan jelas teknologi dan keuntungan dari protokol DeFi yang saling terhubung, mari kita beralih ke strategi DeFi yang dipersonalisasi. Pendekatan inovatif ini melibatkan pembuatan model yang mandiri dan unik yang disesuaikan berdasarkan kebutuhan spesifik, preferensi, dan toleransi risiko pengguna individu.
Strategi ini mengotomatiskan eksekusi perdagangan atas nama pengguna. Model fine-tuning menggabungkan riwayat perilaku digital pengguna (termasuk aktivitas dompet, kebiasaan transaksi, preferensi aset, dan toleransi risiko) ke dalam algoritma, sambil menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menangkap pergerakan pasar off-chain dan sentimen pengguna.
Selain mengintegrasikan catatan transaksi lintas rantai (seperti transaksi Uniswap, kontrak pinjaman Aave, atau aktivitas penambangan likuiditas), keunggulan mencolok dari strategi DeFi yang dipersonalisasi adalah kemampuannya untuk memasukkan data di luar rantai. Ini memungkinkan penyesuaian strategi melalui analisis perilaku yang melampaui algoritma perdagangan umum, untuk merancang solusi yang diarahkan pada tujuan pengguna.
Masa depan model penyetelan DeFi
Integrasi AI dengan protokol DeFi telah meluas. Aave memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan suku bunga pinjaman, sedangkan Chainlink mengurangi risiko anomali melalui oracle yang digerakkan AI, posisi inti AI dalam DeFi telah ditetapkan.
Gelombang inovasi berikutnya akan fokus pada penyesuaian halus strategi DeFi yang dipersonalisasi. Perkembangan ini akan membuka opsi perdagangan tingkat lanjut bagi pengguna. Ketika dikombinasikan dengan chatbot yang nyaman dan API, strategi DeFi yang halus dapat membuka babak baru di bidang keuangan.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Penyempurnaan model AI yang ditujukan untuk Keuangan Desentralisasi
Penulis: Kava Labs
Berdasarkan serangkaian artikel sebelumnya tentang pasar prediksi yang didorong oleh AI, optimisasi hasil, dan interoperabilitas lintas rantai, artikel ini akan membahas secara mendalam bagaimana teknik penyetelan halus dapat mengoptimalkan protokol keuangan terdesentralisasi (DeFi). Teknik ini tidak hanya dapat meningkatkan pasokan likuiditas, memperbaiki manajemen risiko dan mekanisme penambangan likuiditas, tetapi juga dapat menciptakan strategi DeFi yang dipersonalisasi untuk pengguna akhir.
Dalam artikel ini, kami akan terlebih dahulu meninjau proses pelatihan AI, menjelaskan bagaimana teknik fine-tuning dibangun berdasarkan model umum. Selanjutnya, kami akan merangkum skenario aplikasi tipikal dari model fine-tuning di bidang DeFi. Akhirnya, kami akan menganalisis secara mendalam strategi DeFi yang dipersonalisasi yang didorong oleh AI, dan melihat ke arah perkembangan teknologi ini.
Tinjauan Proses Penyesuaian AI
Dalam penelitian awal tentang interseksi AI dan cryptocurrency, kami telah mengeksplorasi berbagai skenario aplikasi untuk model AI generatif umum. Pembangunan model ini dimulai dengan pengumpulan data mentah dalam jumlah besar, diikuti oleh pembersihan data, pemrosesan, dan pengindeksan untuk mendukung pencarian yang efisien. Model dilatih berdasarkan atribut data indeks yang telah diproses, dengan penyesuaian bobot algoritma untuk meningkatkan akurasi prediksi, dan membangun kondisi pembatas untuk memastikan keandalan model.
Fine-tuning mengacu pada pelatihan tambahan yang dilakukan pada model umum yang telah dilatih sebelumnya (model-model ini dibangun melalui dataset yang luas), dengan mengintegrasikan data dari bidang tertentu. Model ini menyelesaikan pelatihan kedua dengan fokus pada dataset yang lebih sempit dan lebih spesifik, sehingga menghasilkan respons yang lebih akurat dan lebih terperinci.
Kami mengambil contoh deteksi medis, model AI umum mungkin hanya dapat mengenali gejala dan menghubungkannya dengan alergi, sementara model yang telah disesuaikan dengan data alergi khusus dari rumah sakit atau basis data medis dapat memberikan kesimpulan diagnosis yang lebih akurat.
Keunggulan utama dari penyesuaian model DeFi terletak pada karakteristik teknologi blockchain. Keandalan dan ketidakubahdata dari dataset blockchain mendukung penyesuaian pembelajaran penguatan secara real-time dan otomatis. Pada saat yang sama, data dinamis dan terus berkembang yang dihasilkan oleh pasar DeFi juga menyediakan dasar untuk optimasi model yang berkelanjutan.
aplikasi dan optimasi di bidang DeFi
Berbagai bidang dalam ekosistem DeFi dapat memanfaatkan model AI yang telah disesuaikan. Misalnya, mengoptimalkan pasokan likuiditas memerlukan integrasi data waktu nyata, seperti riwayat perdagangan, fluktuasi harga, dan aktivitas pengguna. Data ini dapat digunakan untuk memprediksi permintaan dan menciptakan kolam likuiditas yang lebih efisien dan stabil. Platform seperti Uniswap dan Sushiswap telah mulai mengadopsi pendekatan ini.
Penambangan likuiditas juga dapat mendapatkan manfaat dari penyetelan AI. Model-model ini dapat mengevaluasi kinerja kumpulan dana berdasarkan tren historis, sambil memantau secara real-time dinamika token dan pasar yang lebih luas. Strategi DeFi yang dipersonalisasi dapat sebelumnya mengidentifikasi kumpulan dana yang cocok dengan risiko untuk pemberi pinjaman dan peminjam. Bagi seorang investor konservatif, mungkin akan menggunakan model yang telah disetel untuk menemukan kombinasi pinjaman stablecoin terbaik di beberapa rantai. Sebaliknya, seorang trader dengan toleransi risiko yang lebih tinggi dapat mengandalkan agen AI yang telah disetel untuk menemukan pasangan perdagangan yang lebih volatil, sehingga dapat membeli dan menjual dengan cepat.
Seperti yang ditekankan dalam artikel tentang penilaian risiko berbasis AI, AI meningkatkan keamanan DeFi melalui deteksi anomali dan analisis prediktif yang canggih. Penyesuaian model lebih lanjut mengoptimalkan kemampuan ini. Model khusus dapat lebih efisien dalam mengidentifikasi indikator anomali on-chain dan memantau kerentanan kode. Misalnya, Chainlink menggunakan model AI semacam ini untuk mendeteksi anomali harga ekstrem dalam protokol DeFi, dengan cepat mengidentifikasi pelaku jahat. Dengan semakin populernya strategi DeFi yang dipersonalisasi dan diperinci yang menggabungkan analisis cross-chain, langkah-langkah peningkatan keamanan ini akan menjadi sangat penting.
Strategi DeFi yang Dipersonalisasi
Setelah memahami dengan jelas teknologi dan keuntungan dari protokol DeFi yang saling terhubung, mari kita beralih ke strategi DeFi yang dipersonalisasi. Pendekatan inovatif ini melibatkan pembuatan model yang mandiri dan unik yang disesuaikan berdasarkan kebutuhan spesifik, preferensi, dan toleransi risiko pengguna individu.
Strategi ini mengotomatiskan eksekusi perdagangan atas nama pengguna. Model fine-tuning menggabungkan riwayat perilaku digital pengguna (termasuk aktivitas dompet, kebiasaan transaksi, preferensi aset, dan toleransi risiko) ke dalam algoritma, sambil menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menangkap pergerakan pasar off-chain dan sentimen pengguna.
Selain mengintegrasikan catatan transaksi lintas rantai (seperti transaksi Uniswap, kontrak pinjaman Aave, atau aktivitas penambangan likuiditas), keunggulan mencolok dari strategi DeFi yang dipersonalisasi adalah kemampuannya untuk memasukkan data di luar rantai. Ini memungkinkan penyesuaian strategi melalui analisis perilaku yang melampaui algoritma perdagangan umum, untuk merancang solusi yang diarahkan pada tujuan pengguna.
Masa depan model penyetelan DeFi
Integrasi AI dengan protokol DeFi telah meluas. Aave memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan suku bunga pinjaman, sedangkan Chainlink mengurangi risiko anomali melalui oracle yang digerakkan AI, posisi inti AI dalam DeFi telah ditetapkan.
Gelombang inovasi berikutnya akan fokus pada penyesuaian halus strategi DeFi yang dipersonalisasi. Perkembangan ini akan membuka opsi perdagangan tingkat lanjut bagi pengguna. Ketika dikombinasikan dengan chatbot yang nyaman dan API, strategi DeFi yang halus dapat membuka babak baru di bidang keuangan.