На основі наших попередніх статей про AI-орієнтовані ринки прогнозів, оптимізацію прибутків та крос-ланцюгову взаємодію, ця стаття глибше досліджує, як технології доопрацювання можуть оптимізувати.
Автор: Kava Labs
Виходячи з наших попередніх статей про AI-орієнтовані ринки прогнозів, оптимізацію доходів та крос-ланцюгову взаємодію, ця стаття глибше розгляне, як технологія доопрацювання може оптимізувати децентралізовані фінансові (DeFi) протоколи. Ця технологія не тільки може посилити постачання ліквідності, покращити управління ризиками та механізми ліквідного видобутку, але й створити для кінцевих користувачів індивідуалізовані стратегії DeFi.
У цій статті ми спочатку розглянемо процес навчання ШІ, пояснимо, як технологія доопрацювання будується на основі загальної моделі. Потім ми розглянемо типовi сценарi застосування доопрацьованих моделей у сфері DeFi. Нарешті, ми зосередимося на аналізі персоналізованих стратегій DeFi, що керуються ШІ, та поглянемо на напрямки розвитку цієї технології.
Огляд процесу тонкої настройки ШІ
У попередніх дослідженнях перетворення AI та криптовалют ми вже розглядали різні сценарії застосування універсальних генеративних AI моделей. Побудова таких моделей починається з збору величезних обсягів сирих даних, після чого проводиться очищення, обробка та індексація даних для підтримки ефективного пошуку. Модель тренується на основі оброблених атрибутів індексних даних, шляхом коригування ваг алгоритму для підвищення точності прогнозування, а також встановлюються обмеження для забезпечення надійності моделі.
Тонка настройка — це процес, що полягає у подальшому навчанні на основі попередньо навченої загальної моделі (ці моделі створюються за допомогою широких наборів даних), шляхом інтеграції даних з конкретної області. Модель проходить повторне навчання, зосереджуючись на більш вузьких і спеціалізованих наборах даних, в результаті чого вона генерує більш точні та детальні результати.
Розглянемо медичні дослідження як приклад: загальна модель ШІ може лише розпізнати симптоми та пов'язати їх з алергією, тоді як модель, налаштована на спеціалізовані дані про алергію з лікарні або медичної бази даних, може надати більш точні діагностичні висновки.
Ключовою перевагою налаштування моделі DeFi є особливості технології блокчейн. Достовірність та незмінність даних блокчейн підтримують реальний час, автоматизоване налаштування зміцнюючого навчання. Водночас динамічні, постійно зростаючі дані, що генеруються на ринку DeFi, також забезпечують основу для безперервної оптимізації моделі.
Налаштування в застосуванні та оптимізації в сфері DeFi
Декілька сфер у екосистемі DeFi можуть отримати вигоду з налаштованих AI моделей. Наприклад, оптимізація постачання ліквідності потребує інтеграції даних в реальному часі, таких як історія угод, коливання цін та активність користувачів. Ці дані можуть бути використані для прогнозування попиту та створення більш ефективних і стабільних ліквідних пулів. Такі платформи, як Uniswap і Sushiswap, вже почали впроваджувати ці методи.
Ліквідність майнінг також може отримати вигоду від налаштування AI. Ці моделі можуть оцінювати ефективність пулів ліквідності на основі історичних тенденцій, одночасно в реальному часі відстежуючи більш широкі токени та динаміку ринку. Персоналізовані стратегії DeFi можуть заздалегідь ідентифікувати ризики, адаптуючи пул ліквідності для кредиторів і позичальників. Консервативний інвестор може використовувати налаштовану модель, щоб знайти найкращу комбінацію позик стейблкойнів на кількох ланцюгах. Навпаки, трейдер з високою терпимістю до ризику може покладатися на налаштованого AI агента, щоб виявити торгові пари з високою волатильністю для швидкого купівлі та продажу.
Як підкреслено в статті про оцінку ризиків на основі ШІ, ШІ підвищує безпеку DeFi завдяки розвинутому виявленню аномалій і прогнозному аналізу. Налаштування моделей додатково оптимізує ці можливості. Спеціалізовані моделі можуть ефективніше виявляти аномальні показники в мережі та контролювати вразливості коду. Наприклад, Chainlink використовує такі моделі ШІ для виявлення екстремальних цінових аномалій у DeFi-протоколах, швидко ідентифікуючи злочинців. Оскільки персоналізовані, детальні стратегії DeFi, що поєднують крос-ланцюг аналіз, стають все більш популярними, ці заходи безпеки стануть вкрай важливими.
персоналізовані DeFi стратегії
Після чіткого розуміння технології та її переваг у крос-ланцюгових DeFi протоколах, давайте перейдемо до персоналізованих DeFi стратегій. Цей інноваційний підхід передбачає створення автономних і унікально налаштованих моделей на основі конкретних потреб, уподобань і ризикової спроможності окремих користувачів.
Ці стратегії автоматизують виконання угод від імені користувача. Тонке налаштування моделі включає в алгоритм історію цифрової поведінки користувача (включаючи активність гаманця, звички транзакцій, переваги активів і толерантність до ризику), одночасно використовуючи обробку природної мови (NLP) для фіксації рухів ринку поза мережею та настроїв користувачів.
На додаток до інтеграції записів про крос-чейн транзакції (таких як транзакції Uniswap, кредитні контракти Aave або діяльність з майнінгу ліквідності), видатною перевагою персоналізованої стратегії DeFi є її здатність включати офчейн-дані. Це дозволяє тонко налаштувати стратегію, щоб адаптувати цілеспрямований підхід до користувача за допомогою поведінкового аналізу, який виходить за рамки звичайних торгових алгоритмів.
Майбутнє моделей DeFi з мікроналаштуваннями
Злиття ШІ та протоколів DeFi стало широко поширеним. Aave використовує ШІ для оптимізації відсоткових ставок за кредитами, тоді як Chainlink знижує ризики аномалій за допомогою орacles на базі ШІ, роль ШІ в DeFi вже встановлена.
Наступна хвиля інновацій зосередиться на тонкій налаштуванні персоналізованих стратегій DeFi. Цей розвиток відкриє для користувачів розширені торгові можливості. У поєднанні з зручними чат-ботами та API, спеціалізовані тонкі стратегії DeFi можуть відкрити нову главу у фінансовій сфері.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Мікронастройка AI-моделей для Децентралізованого фінансування
Автор: Kava Labs
Виходячи з наших попередніх статей про AI-орієнтовані ринки прогнозів, оптимізацію доходів та крос-ланцюгову взаємодію, ця стаття глибше розгляне, як технологія доопрацювання може оптимізувати децентралізовані фінансові (DeFi) протоколи. Ця технологія не тільки може посилити постачання ліквідності, покращити управління ризиками та механізми ліквідного видобутку, але й створити для кінцевих користувачів індивідуалізовані стратегії DeFi.
У цій статті ми спочатку розглянемо процес навчання ШІ, пояснимо, як технологія доопрацювання будується на основі загальної моделі. Потім ми розглянемо типовi сценарi застосування доопрацьованих моделей у сфері DeFi. Нарешті, ми зосередимося на аналізі персоналізованих стратегій DeFi, що керуються ШІ, та поглянемо на напрямки розвитку цієї технології.
Огляд процесу тонкої настройки ШІ
У попередніх дослідженнях перетворення AI та криптовалют ми вже розглядали різні сценарії застосування універсальних генеративних AI моделей. Побудова таких моделей починається з збору величезних обсягів сирих даних, після чого проводиться очищення, обробка та індексація даних для підтримки ефективного пошуку. Модель тренується на основі оброблених атрибутів індексних даних, шляхом коригування ваг алгоритму для підвищення точності прогнозування, а також встановлюються обмеження для забезпечення надійності моделі.
Тонка настройка — це процес, що полягає у подальшому навчанні на основі попередньо навченої загальної моделі (ці моделі створюються за допомогою широких наборів даних), шляхом інтеграції даних з конкретної області. Модель проходить повторне навчання, зосереджуючись на більш вузьких і спеціалізованих наборах даних, в результаті чого вона генерує більш точні та детальні результати.
Розглянемо медичні дослідження як приклад: загальна модель ШІ може лише розпізнати симптоми та пов'язати їх з алергією, тоді як модель, налаштована на спеціалізовані дані про алергію з лікарні або медичної бази даних, може надати більш точні діагностичні висновки.
Ключовою перевагою налаштування моделі DeFi є особливості технології блокчейн. Достовірність та незмінність даних блокчейн підтримують реальний час, автоматизоване налаштування зміцнюючого навчання. Водночас динамічні, постійно зростаючі дані, що генеруються на ринку DeFi, також забезпечують основу для безперервної оптимізації моделі.
Налаштування в застосуванні та оптимізації в сфері DeFi
Декілька сфер у екосистемі DeFi можуть отримати вигоду з налаштованих AI моделей. Наприклад, оптимізація постачання ліквідності потребує інтеграції даних в реальному часі, таких як історія угод, коливання цін та активність користувачів. Ці дані можуть бути використані для прогнозування попиту та створення більш ефективних і стабільних ліквідних пулів. Такі платформи, як Uniswap і Sushiswap, вже почали впроваджувати ці методи.
Ліквідність майнінг також може отримати вигоду від налаштування AI. Ці моделі можуть оцінювати ефективність пулів ліквідності на основі історичних тенденцій, одночасно в реальному часі відстежуючи більш широкі токени та динаміку ринку. Персоналізовані стратегії DeFi можуть заздалегідь ідентифікувати ризики, адаптуючи пул ліквідності для кредиторів і позичальників. Консервативний інвестор може використовувати налаштовану модель, щоб знайти найкращу комбінацію позик стейблкойнів на кількох ланцюгах. Навпаки, трейдер з високою терпимістю до ризику може покладатися на налаштованого AI агента, щоб виявити торгові пари з високою волатильністю для швидкого купівлі та продажу.
Як підкреслено в статті про оцінку ризиків на основі ШІ, ШІ підвищує безпеку DeFi завдяки розвинутому виявленню аномалій і прогнозному аналізу. Налаштування моделей додатково оптимізує ці можливості. Спеціалізовані моделі можуть ефективніше виявляти аномальні показники в мережі та контролювати вразливості коду. Наприклад, Chainlink використовує такі моделі ШІ для виявлення екстремальних цінових аномалій у DeFi-протоколах, швидко ідентифікуючи злочинців. Оскільки персоналізовані, детальні стратегії DeFi, що поєднують крос-ланцюг аналіз, стають все більш популярними, ці заходи безпеки стануть вкрай важливими.
персоналізовані DeFi стратегії
Після чіткого розуміння технології та її переваг у крос-ланцюгових DeFi протоколах, давайте перейдемо до персоналізованих DeFi стратегій. Цей інноваційний підхід передбачає створення автономних і унікально налаштованих моделей на основі конкретних потреб, уподобань і ризикової спроможності окремих користувачів.
Ці стратегії автоматизують виконання угод від імені користувача. Тонке налаштування моделі включає в алгоритм історію цифрової поведінки користувача (включаючи активність гаманця, звички транзакцій, переваги активів і толерантність до ризику), одночасно використовуючи обробку природної мови (NLP) для фіксації рухів ринку поза мережею та настроїв користувачів.
На додаток до інтеграції записів про крос-чейн транзакції (таких як транзакції Uniswap, кредитні контракти Aave або діяльність з майнінгу ліквідності), видатною перевагою персоналізованої стратегії DeFi є її здатність включати офчейн-дані. Це дозволяє тонко налаштувати стратегію, щоб адаптувати цілеспрямований підхід до користувача за допомогою поведінкового аналізу, який виходить за рамки звичайних торгових алгоритмів.
Майбутнє моделей DeFi з мікроналаштуваннями
Злиття ШІ та протоколів DeFi стало широко поширеним. Aave використовує ШІ для оптимізації відсоткових ставок за кредитами, тоді як Chainlink знижує ризики аномалій за допомогою орacles на базі ШІ, роль ШІ в DeFi вже встановлена.
Наступна хвиля інновацій зосередиться на тонкій налаштуванні персоналізованих стратегій DeFi. Цей розвиток відкриє для користувачів розширені торгові можливості. У поєднанні з зручними чат-ботами та API, спеціалізовані тонкі стратегії DeFi можуть відкрити нову главу у фінансовій сфері.