> 我々の前回のAI駆動型予測市場、収益最適化、クロスチェーン相互運用性に関する一連の記事に基づき、この記事では微調整技術がどのように最適化されるかを深く探ります。 **文: Kava Labs** 私たちの以前のAI駆動型予測市場、収益最適化、クロスチェーン相互運用性に関する一連の記事に基づき、この記事では微調整技術が分散型金融（DeFi）プロトコルをどのように最適化するかを深く探ります。この技術は流動性供給を強化し、リスク管理や流動性マイニングメカニズムを改善できるだけでなく、エンドユーザーのためにカスタマイズされた個別のDeFi戦略を構築することも可能です。 本記事では、まずAIトレーニングプロセスを振り返り、ファインチューニング技術がどのように汎用モデルに基づいて構築されるかを説明します。その後、ファインチューニングモデルのDeFi分野における典型的な応用シナリオを整理します。最後に、AI駆動のパーソナライズされたDeFi戦略を重点的に分析し、この技術の発展方向を展望します。 ### AI微調整プロセスの振り返り 前期のAIと暗号通貨の交差研究では、汎用生成AIモデルのさまざまな応用シーンについて探求しました。この種のモデルの構築は、大量の原データの収集から始まり、その後データのクレンジング、処理、インデックス作成を行い、効率的な検索をサポートします。モデルは処理されたインデックスデータ属性に基づいて訓練され、アルゴリズムの重み調整を通じて予測精度を向上させ、モデルの信頼性を確保するための制約条件を設定します。 ファインチューニングとは、一般的なモデル（これらのモデルは広範なデータセットを用いて構築される）に基づき、特定の分野のデータをさらに取り入れて補完トレーニングを行うことを指します。モデルは、より狭く、より専門的なデータセットに焦点を当てて二次トレーニングを完了し、より正確で詳細な応答結果を出力します。 医療検査を例に挙げると、汎用AIモデルは症状を認識し、それをアレルギーに帰属させることしかできないかもしれませんが、病院や医学データベースのアレルギー専門データで微調整されたモデルは、より正確な診断結果を提供できます。 DeFiモデルの微調整の重要な利点は、ブロックチェーン技術の特性にあります。ブロックチェーンデータセットの信頼性と不変性は、リアルタイムで自動化された強化学習の微調整をサポートします。同時に、DeFi市場で生成される動的で継続的な成長データは、モデルの継続的な最適化の基盤を提供します。 ### DeFi 分野におけるアプリケーションと最適化の微調整 DeFiエコシステムの複数の分野は、微調整されたAIモデルから恩恵を受けることができます。たとえば、流動性供給の最適化には、取引履歴、価格変動、ユーザー活動などのリアルタイムデータを統合する必要があります。これらのデータは需要を予測し、より効率的で安定した流動性プールを作成するために使用できます。UniswapやSushiswapのようなプラットフォームは、すでにこれらの方法を採用し始めています。 流動性マイニングは、AIによる微調整の恩恵を受けることもできます。 これらのモデルは、過去の傾向に基づいてプールのパフォーマンスを評価すると同時に、より広範なトークンと市場のダイナミクスをリアルタイムで追跡できます。 パーソナライズされたDeFi戦略は、貸し手と借り手のリスクに適した資金プールを事前に特定することができます。 保守的な投資家にとっては、微調整されたモデルを使用して、複数のチェーンにまたがる最適なステーブルコインレンディングミックスを見つけることができます。 逆に、リスク許容度の高いトレーダーは、迅速に売買するために、ボラティリティの高い取引ペアを見つけるために、微調整されたAIエージェントに頼ることができます。 AI駆動のリスク評価に関する記事で強調されているように、AIは高度な異常検出と予測分析を通じてDeFiの安全性を強化しています。モデルの微調整はこれらの能力をさらに最適化します。専用モデルは、オンチェーンの異常指標をより効率的に特定し、コードの脆弱性を監視することができます。例えば、ChainlinkはこのようなAIモデルを使用してDeFiプロトコル内の極端な価格異常を検出し、悪意のある行為者を迅速に特定します。クロスチェーン分析を組み合わせた個別化された精緻なDeFi戦略が徐々に普及するにつれて、これらのセキュリティ強化措置は重要になります。 #### パーソナライズされた DeFi 戦略 技術とそのクロス DeFi プロトコルの利点を明確に理解した後、個別化された DeFi 戦略に移りましょう。この革新的なアプローチは、個々のユーザーの具体的なニーズ、好み、リスク耐性に基づいて、自律的で独自に微調整されたモデルを作成することを含みます。これらの戦略は、ユーザーが自動的に取引を実行することを表しています。モデルの微調整は、ユーザーのデジタル行動履歴（ウォレットの活動、取引習慣、資産の好み、リスク耐性を含む）をアルゴリズムに組み込み、自然言語処理（NLP）を利用してオフチェーン市場の動向とユーザーの感情をキャッチします。 クロスチェーン取引記録（例えば、Uniswap 取引、Aave 借貸契約や流動性マイニング活動）を統合することに加え、個別化されたDeFi戦略の際立った利点は、オフチェーンデータを取り入れる能力にあります。これにより、戦略の微調整が一般的な取引アルゴリズムを超えた行動分析を通じて、ユーザーに合わせた目標指向のプランを提供することが可能になります。 DeFiの微調整モデルの未来### AIとDeFiプロトコルの融合は広く進展しています。AaveはAIを利用して貸出金利を最適化し、ChainlinkはAI駆動のオラクルを通じて異常リスクを低減しています。AIのDeFiにおける中核的な地位はすでに確立されています。 次の革新は、個別化されたDeFi戦略の精緻な調整に焦点を当てます。この発展は、ユーザーに高度な取引オプションを解放します。便利なチャットボットやAPIと組み合わせることで、専門化された精緻なDeFi戦略は、金融分野の新たな章を開く可能性があります。
分散型金融向けのAIモデルの微調整
文: Kava Labs
私たちの以前のAI駆動型予測市場、収益最適化、クロスチェーン相互運用性に関する一連の記事に基づき、この記事では微調整技術が分散型金融（DeFi）プロトコルをどのように最適化するかを深く探ります。この技術は流動性供給を強化し、リスク管理や流動性マイニングメカニズムを改善できるだけでなく、エンドユーザーのためにカスタマイズされた個別のDeFi戦略を構築することも可能です。
本記事では、まずAIトレーニングプロセスを振り返り、ファインチューニング技術がどのように汎用モデルに基づいて構築されるかを説明します。その後、ファインチューニングモデルのDeFi分野における典型的な応用シナリオを整理します。最後に、AI駆動のパーソナライズされたDeFi戦略を重点的に分析し、この技術の発展方向を展望します。
AI微調整プロセスの振り返り
前期のAIと暗号通貨の交差研究では、汎用生成AIモデルのさまざまな応用シーンについて探求しました。この種のモデルの構築は、大量の原データの収集から始まり、その後データのクレンジング、処理、インデックス作成を行い、効率的な検索をサポートします。モデルは処理されたインデックスデータ属性に基づいて訓練され、アルゴリズムの重み調整を通じて予測精度を向上させ、モデルの信頼性を確保するための制約条件を設定します。
ファインチューニングとは、一般的なモデル（これらのモデルは広範なデータセットを用いて構築される）に基づき、特定の分野のデータをさらに取り入れて補完トレーニングを行うことを指します。モデルは、より狭く、より専門的なデータセットに焦点を当てて二次トレーニングを完了し、より正確で詳細な応答結果を出力します。
医療検査を例に挙げると、汎用AIモデルは症状を認識し、それをアレルギーに帰属させることしかできないかもしれませんが、病院や医学データベースのアレルギー専門データで微調整されたモデルは、より正確な診断結果を提供できます。
DeFiモデルの微調整の重要な利点は、ブロックチェーン技術の特性にあります。ブロックチェーンデータセットの信頼性と不変性は、リアルタイムで自動化された強化学習の微調整をサポートします。同時に、DeFi市場で生成される動的で継続的な成長データは、モデルの継続的な最適化の基盤を提供します。
DeFi 分野におけるアプリケーションと最適化の微調整
DeFiエコシステムの複数の分野は、微調整されたAIモデルから恩恵を受けることができます。たとえば、流動性供給の最適化には、取引履歴、価格変動、ユーザー活動などのリアルタイムデータを統合する必要があります。これらのデータは需要を予測し、より効率的で安定した流動性プールを作成するために使用できます。UniswapやSushiswapのようなプラットフォームは、すでにこれらの方法を採用し始めています。
流動性マイニングは、AIによる微調整の恩恵を受けることもできます。 これらのモデルは、過去の傾向に基づいてプールのパフォーマンスを評価すると同時に、より広範なトークンと市場のダイナミクスをリアルタイムで追跡できます。 パーソナライズされたDeFi戦略は、貸し手と借り手のリスクに適した資金プールを事前に特定することができます。 保守的な投資家にとっては、微調整されたモデルを使用して、複数のチェーンにまたがる最適なステーブルコインレンディングミックスを見つけることができます。 逆に、リスク許容度の高いトレーダーは、迅速に売買するために、ボラティリティの高い取引ペアを見つけるために、微調整されたAIエージェントに頼ることができます。
AI駆動のリスク評価に関する記事で強調されているように、AIは高度な異常検出と予測分析を通じてDeFiの安全性を強化しています。モデルの微調整はこれらの能力をさらに最適化します。専用モデルは、オンチェーンの異常指標をより効率的に特定し、コードの脆弱性を監視することができます。例えば、ChainlinkはこのようなAIモデルを使用してDeFiプロトコル内の極端な価格異常を検出し、悪意のある行為者を迅速に特定します。クロスチェーン分析を組み合わせた個別化された精緻なDeFi戦略が徐々に普及するにつれて、これらのセキュリティ強化措置は重要になります。
パーソナライズされた DeFi 戦略
技術とそのクロス DeFi プロトコルの利点を明確に理解した後、個別化された DeFi 戦略に移りましょう。この革新的なアプローチは、個々のユーザーの具体的なニーズ、好み、リスク耐性に基づいて、自律的で独自に微調整されたモデルを作成することを含みます。
これらの戦略は、ユーザーが自動的に取引を実行することを表しています。モデルの微調整は、ユーザーのデジタル行動履歴（ウォレットの活動、取引習慣、資産の好み、リスク耐性を含む）をアルゴリズムに組み込み、自然言語処理（NLP）を利用してオフチェーン市場の動向とユーザーの感情をキャッチします。
クロスチェーン取引記録（例えば、Uniswap 取引、Aave 借貸契約や流動性マイニング活動）を統合することに加え、個別化されたDeFi戦略の際立った利点は、オフチェーンデータを取り入れる能力にあります。これにより、戦略の微調整が一般的な取引アルゴリズムを超えた行動分析を通じて、ユーザーに合わせた目標指向のプランを提供することが可能になります。
DeFiの微調整モデルの未来###
AIとDeFiプロトコルの融合は広く進展しています。AaveはAIを利用して貸出金利を最適化し、ChainlinkはAI駆動のオラクルを通じて異常リスクを低減しています。AIのDeFiにおける中核的な地位はすでに確立されています。
次の革新は、個別化されたDeFi戦略の精緻な調整に焦点を当てます。この発展は、ユーザーに高度な取引オプションを解放します。便利なチャットボットやAPIと組み合わせることで、専門化された精緻なDeFi戦略は、金融分野の新たな章を開く可能性があります。