Baseado em nossa série de artigos anteriores sobre mercados de previsão impulsionados por IA, otimização de receitas e cadeia cruzada, este artigo irá explorar em profundidade como a técnica de ajuste fino pode otimizar.
Escrito por: Kava Labs
Com base na nossa série anterior de artigos sobre mercados de previsão impulsionados por IA, otimização de rendimento e cadeia cruzada, este artigo irá explorar como a técnica de ajuste fino pode otimizar protocolos de finanças descentralizadas (DeFi). Esta técnica não só pode melhorar a oferta de liquidez, a gestão de risco e os mecanismos de mineração de liquidez, mas também criar estratégias DeFi personalizadas e personalizadas para os utilizadores finais.
Neste artigo, primeiro revisaremos o processo de treinamento de IA, explicando como a técnica de ajuste fino é construída com base em modelos gerais. Em seguida, abordaremos os cenários de aplicação típicos de modelos ajustados no campo DeFi. Por fim, analisaremos em detalhe as estratégias DeFi personalizadas impulsionadas por IA e faremos uma previsão sobre a direção de desenvolvimento dessa tecnologia.
Revisão do processo de ajuste fino de IA
Em nossa pesquisa anterior sobre a interseção de IA e criptomoeda, exploramos os vários casos de uso de modelos de IA generativa de uso geral. A construção desse tipo de modelo começa com a coleta de grandes quantidades de dados brutos, seguida pela limpeza, processamento e indexação de dados para apoiar a recuperação eficiente. O modelo é treinado com base nos atributos de dados de índice processados, e a precisão da previsão é melhorada ajustando o peso do algoritmo, e restrições são estabelecidas para garantir a confiabilidade do modelo.
A afinação refere-se ao treinamento adicional de um modelo genérico pré-treinado (esses modelos são construídos através de conjuntos de dados amplos) com dados de um domínio específico. O modelo completa o segundo treinamento ao se concentrar em conjuntos de dados mais estreitos e especializados, resultando em respostas mais precisas e detalhadas.
Tomemos como exemplo a detecção médica, um modelo de IA genérico pode apenas reconhecer sintomas e atribuí-los a alergias, enquanto um modelo ajustado com dados específicos sobre alergias de hospitais ou bases de dados médicas pode fornecer conclusões de diagnóstico mais precisas.
A principal vantagem do ajuste fino dos modelos DeFi reside nas características da tecnologia blockchain. A confiabilidade e a imutabilidade dos conjuntos de dados da blockchain suportam um ajuste fino em tempo real e automatizado por meio de aprendizado por reforço. Além disso, os dados dinâmicos e em constante crescimento gerados pelo mercado DeFi também fornecem uma base para a otimização contínua dos modelos.
Ajustes na aplicação e otimização no setor DeFi
Várias áreas no ecossistema DeFi podem beneficiar-se de modelos de IA ajustados. Por exemplo, a otimização da oferta de liquidez requer a integração de dados em tempo real, como histórico de transações, flutuações de preços e atividade dos usuários. Esses dados podem ser usados para prever a demanda e criar pools de liquidez mais eficientes e estáveis. Plataformas como Uniswap e Sushiswap já começaram a adotar essas abordagens.
A mineração de liquidez também pode beneficiar-se do ajuste fino da IA. Esses modelos podem avaliar o desempenho dos fundos com base nas tendências históricas, ao mesmo tempo em que monitorizam em tempo real uma gama mais ampla de tokens e dinâmicas de mercado. Estratégias DeFi personalizadas podem antecipar e identificar pools de fundos adequados ao risco para credores e tomadores. Um investidor conservador pode usar modelos ajustados para encontrar a melhor combinação de empréstimos de stablecoins em várias cadeias. Em contrapartida, um trader com maior tolerância ao risco pode confiar em agentes de IA ajustados para descobrir pares de negociação mais voláteis, a fim de comprar e vender rapidamente.
Como enfatizado no artigo sobre avaliação de risco impulsionada por IA, a IA melhora a segurança do DeFi através de detecção avançada de anomalias e análise preditiva. O ajuste fino do modelo otimiza ainda mais essas capacidades. Modelos dedicados podem identificar mais eficientemente os indicadores anômalos na cadeia e monitorar falhas de código. Por exemplo, a Chainlink utiliza esses modelos de IA para detectar anomalias extremas de preços nos protocolos DeFi, identificando rapidamente atores maliciosos. À medida que estratégias DeFi personalizadas e refinadas, combinando análise de cadeia cruzada, se tornam cada vez mais populares, essas medidas de segurança se tornarão essenciais.
estratégia DeFi personalizada
Após entender claramente a tecnologia e as vantagens de sua cadeia cruzada de protocolos DeFi, vamos passar para estratégias DeFi personalizadas. Esta abordagem inovadora envolve a criação de modelos autônomos e ajustados de forma única, com base nas necessidades específicas, preferências e tolerância ao risco de cada usuário.
Essas estratégias representam a execução automática de transações pelos usuários. O ajuste fino do modelo incorpora o histórico de comportamento digital do usuário (incluindo atividades de carteira, hábitos de negociação, preferências de ativos e capacidade de risco) no algoritmo, enquanto utiliza o processamento de linguagem natural (NLP) para capturar as tendências do mercado off-chain e o sentimento do usuário.
Além de integrar registros de transações de cadeia cruzada (como transações Uniswap, contratos de empréstimo Aave ou atividades de mineração de liquidez), a principal vantagem das estratégias DeFi personalizadas reside na sua capacidade de incorporar dados fora da cadeia. Isso permite que o ajuste das estratégias seja feito por meio de análises comportamentais que vão além dos algoritmos de negociação genéricos, criando soluções orientadas para os objetivos dos usuários.
o futuro dos modelos de ajuste fino DeFi
A fusão de AI com protocolos DeFi já está amplamente disseminada. A Aave utiliza AI para otimizar as taxas de empréstimo, enquanto a Chainlink reduz riscos anómalos através de oráculos impulsionados por AI. A posição central da AI no DeFi já está estabelecida.
A próxima onda de inovação irá focar no ajuste detalhado de estratégias DeFi personalizadas. Este desenvolvimento irá desbloquear opções de negociação avançadas para os utilizadores. Quando combinado com chatbots convenientes e APIs, estratégias DeFi especializadas e refinadas poderão abrir um novo capítulo no campo financeiro.
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
Ajuste fino de modelos de IA voltados para Finanças Descentralizadas
Escrito por: Kava Labs
Com base na nossa série anterior de artigos sobre mercados de previsão impulsionados por IA, otimização de rendimento e cadeia cruzada, este artigo irá explorar como a técnica de ajuste fino pode otimizar protocolos de finanças descentralizadas (DeFi). Esta técnica não só pode melhorar a oferta de liquidez, a gestão de risco e os mecanismos de mineração de liquidez, mas também criar estratégias DeFi personalizadas e personalizadas para os utilizadores finais.
Neste artigo, primeiro revisaremos o processo de treinamento de IA, explicando como a técnica de ajuste fino é construída com base em modelos gerais. Em seguida, abordaremos os cenários de aplicação típicos de modelos ajustados no campo DeFi. Por fim, analisaremos em detalhe as estratégias DeFi personalizadas impulsionadas por IA e faremos uma previsão sobre a direção de desenvolvimento dessa tecnologia.
Revisão do processo de ajuste fino de IA
Em nossa pesquisa anterior sobre a interseção de IA e criptomoeda, exploramos os vários casos de uso de modelos de IA generativa de uso geral. A construção desse tipo de modelo começa com a coleta de grandes quantidades de dados brutos, seguida pela limpeza, processamento e indexação de dados para apoiar a recuperação eficiente. O modelo é treinado com base nos atributos de dados de índice processados, e a precisão da previsão é melhorada ajustando o peso do algoritmo, e restrições são estabelecidas para garantir a confiabilidade do modelo.
A afinação refere-se ao treinamento adicional de um modelo genérico pré-treinado (esses modelos são construídos através de conjuntos de dados amplos) com dados de um domínio específico. O modelo completa o segundo treinamento ao se concentrar em conjuntos de dados mais estreitos e especializados, resultando em respostas mais precisas e detalhadas.
Tomemos como exemplo a detecção médica, um modelo de IA genérico pode apenas reconhecer sintomas e atribuí-los a alergias, enquanto um modelo ajustado com dados específicos sobre alergias de hospitais ou bases de dados médicas pode fornecer conclusões de diagnóstico mais precisas.
A principal vantagem do ajuste fino dos modelos DeFi reside nas características da tecnologia blockchain. A confiabilidade e a imutabilidade dos conjuntos de dados da blockchain suportam um ajuste fino em tempo real e automatizado por meio de aprendizado por reforço. Além disso, os dados dinâmicos e em constante crescimento gerados pelo mercado DeFi também fornecem uma base para a otimização contínua dos modelos.
Ajustes na aplicação e otimização no setor DeFi
Várias áreas no ecossistema DeFi podem beneficiar-se de modelos de IA ajustados. Por exemplo, a otimização da oferta de liquidez requer a integração de dados em tempo real, como histórico de transações, flutuações de preços e atividade dos usuários. Esses dados podem ser usados para prever a demanda e criar pools de liquidez mais eficientes e estáveis. Plataformas como Uniswap e Sushiswap já começaram a adotar essas abordagens.
A mineração de liquidez também pode beneficiar-se do ajuste fino da IA. Esses modelos podem avaliar o desempenho dos fundos com base nas tendências históricas, ao mesmo tempo em que monitorizam em tempo real uma gama mais ampla de tokens e dinâmicas de mercado. Estratégias DeFi personalizadas podem antecipar e identificar pools de fundos adequados ao risco para credores e tomadores. Um investidor conservador pode usar modelos ajustados para encontrar a melhor combinação de empréstimos de stablecoins em várias cadeias. Em contrapartida, um trader com maior tolerância ao risco pode confiar em agentes de IA ajustados para descobrir pares de negociação mais voláteis, a fim de comprar e vender rapidamente.
Como enfatizado no artigo sobre avaliação de risco impulsionada por IA, a IA melhora a segurança do DeFi através de detecção avançada de anomalias e análise preditiva. O ajuste fino do modelo otimiza ainda mais essas capacidades. Modelos dedicados podem identificar mais eficientemente os indicadores anômalos na cadeia e monitorar falhas de código. Por exemplo, a Chainlink utiliza esses modelos de IA para detectar anomalias extremas de preços nos protocolos DeFi, identificando rapidamente atores maliciosos. À medida que estratégias DeFi personalizadas e refinadas, combinando análise de cadeia cruzada, se tornam cada vez mais populares, essas medidas de segurança se tornarão essenciais.
estratégia DeFi personalizada
Após entender claramente a tecnologia e as vantagens de sua cadeia cruzada de protocolos DeFi, vamos passar para estratégias DeFi personalizadas. Esta abordagem inovadora envolve a criação de modelos autônomos e ajustados de forma única, com base nas necessidades específicas, preferências e tolerância ao risco de cada usuário.
Essas estratégias representam a execução automática de transações pelos usuários. O ajuste fino do modelo incorpora o histórico de comportamento digital do usuário (incluindo atividades de carteira, hábitos de negociação, preferências de ativos e capacidade de risco) no algoritmo, enquanto utiliza o processamento de linguagem natural (NLP) para capturar as tendências do mercado off-chain e o sentimento do usuário.
Além de integrar registros de transações de cadeia cruzada (como transações Uniswap, contratos de empréstimo Aave ou atividades de mineração de liquidez), a principal vantagem das estratégias DeFi personalizadas reside na sua capacidade de incorporar dados fora da cadeia. Isso permite que o ajuste das estratégias seja feito por meio de análises comportamentais que vão além dos algoritmos de negociação genéricos, criando soluções orientadas para os objetivos dos usuários.
o futuro dos modelos de ajuste fino DeFi
A fusão de AI com protocolos DeFi já está amplamente disseminada. A Aave utiliza AI para otimizar as taxas de empréstimo, enquanto a Chainlink reduz riscos anómalos através de oráculos impulsionados por AI. A posição central da AI no DeFi já está estabelecida.
A próxima onda de inovação irá focar no ajuste detalhado de estratégias DeFi personalizadas. Este desenvolvimento irá desbloquear opções de negociação avançadas para os utilizadores. Quando combinado com chatbots convenientes e APIs, estratégias DeFi especializadas e refinadas poderão abrir um novo capítulo no campo financeiro.