การปรับแต่งโมเดล AI สำหรับการเงินแบบกระจายอำนาจ

อิงจากบทความชุดก่อนหน้าของเราเกี่ยวกับตลาดการทำนายที่ขับเคลื่อนด้วย AI, การเพิ่มประสิทธิภาพรายได้ และการทำงานร่วมกันข้ามสายโซ่, บทความนี้จะเจาะลึกถึงวิธีการปรับแต่งเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ.

เขียนโดย: Kava Labs

จากซีรีส์ก่อนหน้าของเราเกี่ยวกับตลาดการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI การเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนและการทํางานร่วมกันข้ามสายโซ่บทความนี้จะเจาะลึกว่าเทคนิคการปรับแต่งอย่างละเอียดสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโปรโตคอลการเงินแบบกระจายอํานาจ (DeFi) ได้อย่างไร เทคโนโลยีนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มอุปทานสภาพคล่องปรับปรุงการบริหารความเสี่ยงและการทําฟาร์มสภาพคล่อง แต่ยังช่วยให้สามารถสร้างกลยุทธ์ DeFi ที่กําหนดเองและเป็นส่วนตัวสําหรับผู้ใช้ปลายทาง

ในบทความนี้ เราจะเริ่มต้นด้วยการทบทวนกระบวนการฝึกอบรม AI อธิบายว่าเทคนิคการปรับแต่งจะถูกสร้างขึ้นอย่างไรตามโมเดลทั่วไป จากนั้นจะจัดระเบียบกรณีการใช้งานที่เป็นแบบอย่างของโมเดลการปรับแต่งในพื้นที่ DeFi สุดท้ายจะวิเคราะห์กลยุทธ์ DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบเฉพาะบุคคล และคาดการณ์ทิศทางการพัฒนาของเทคโนโลยีนี้.

การทบทวนกระบวนการปรับแต่ง AI

ในการวิจัยเชิงข้ามในช่วงต้นระหว่าง AI และสกุลเงินดิจิทัล เราได้สำรวจหลายสถานการณ์การใช้งานของโมเดล AI แบบสร้างสรรค์ทั่วไป การสร้างโมเดลประเภทนี้เริ่มต้นจากการรวบรวมข้อมูลดิบจำนวนมหาศาล จากนั้นจะมีการทำความสะอาดข้อมูล การประมวลผล และการจัดทำดัชนีเพื่อรองรับการค้นหาอย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลจะถูกฝึกฝนโดยอิงจากคุณสมบัติของข้อมูลดัชนีที่ผ่านการประมวลผลแล้ว โดยการปรับน้ำหนักอัลกอริธึมเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์ และสร้างเงื่อนไขข้อบังคับเพื่อรับประกันความเชื่อถือได้ของโมเดล.

การปรับจูนหมายถึงการฝึกเพิ่มเติมโดยใช้ข้อมูลเฉพาะด้านบนโมเดลทั่วไปที่ผ่านการฝึกมาแล้ว (โมเดลเหล่านี้สร้างขึ้นจากชุดข้อมูลที่กว้างขวาง) โดยการเน้นที่ชุดข้อมูลที่แคบและเฉพาะเจาะจงมากขึ้น โมเดลจะทำการฝึกซ้ำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและละเอียดมากขึ้น.

เราจะยกตัวอย่างการตรวจสุขภาพ โมเดล AI ทั่วไปอาจสามารถระบุอาการได้เพียงอย่างเดียวและทำการเชื่อมโยงกับอาการแพ้ ในขณะที่โมเดลที่ผ่านการปรับแต่งข้อมูลเฉพาะด้านอาการแพ้จากโรงพยาบาลหรือฐานข้อมูลทางการแพทย์ จะสามารถให้ข้อสรุปการวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ข้อได้เปรียบหลักของการปรับแต่งโมเดล DeFi คือคุณสมบัติของเทคโนโลยีบล็อกเชน ความเชื่อถือได้และความไม่เปลี่ยนแปลงของชุดข้อมูลบล็อกเชนสนับสนุนการปรับแต่งการเรียนรู้แบบเสริมที่เป็นอัตโนมัติและเรียลไทม์ ในขณะเดียวกัน ข้อมูลที่มีพลศาสตร์และเติบโตอย่างต่อเนื่องที่เกิดจากตลาด DeFi ยังเป็นพื้นฐานสำหรับการปรับแต่งโมเดลอย่างต่อเนื่องอีกด้วย.

การปรับแต่งในการใช้งานและการเพิ่มประสิทธิภาพในด้าน DeFi

หลายพื้นที่ในระบบนิเวศ DeFi สามารถได้รับประโยชน์จากโมเดล AI ที่ปรับแต่งมาอย่างดี ตัวอย่างเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดหาสภาพคล่องจําเป็นต้องรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์เช่นประวัติการซื้อขายความผันผวนของราคาและกิจกรรมของผู้ใช้ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ความต้องการและสร้างกลุ่มสภาพคล่องที่มีประสิทธิภาพและมีเสถียรภาพมากขึ้น แพลตฟอร์มเช่น Uniswap และ Sushiswap ได้เริ่มใช้แนวทางเหล่านี้แล้ว

การขุดสภาพคล่องยังสามารถได้รับประโยชน์จากการปรับแต่ง AI โมเดลเหล่านี้สามารถประเมินประสิทธิภาพของเงินกองทุนตามแนวโน้มในอดีต ในขณะที่ติดตามความเคลื่อนไหวของโทเค็นและตลาดที่กว้างขึ้นแบบเรียลไทม์ กลยุทธ์ DeFi ที่ปรับให้เหมาะสมสามารถระบุความเสี่ยงที่เหมาะสมกับเงินกองทุนสำหรับผู้ให้กู้และผู้ยืมล่วงหน้า สำหรับนักลงทุนที่มีความเสี่ยงต่ำอาจใช้โมเดลที่ปรับแต่งแล้วในการค้นหาชุดการกู้ยืม stablecoin ที่ดีที่สุดในหลายเชน ในทางกลับกันผู้ค้าที่มีความเสี่ยงสูงสามารถพึ่งพาตัวแทน AI ที่ปรับแต่งแล้วเพื่อค้นหาคู่การซื้อขายที่มีความผันผวนสูงเพื่อทำการซื้อและขายอย่างรวดเร็ว.

ตามที่เน้นไว้ในบทความการประเมินความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI AI ได้เสริมความปลอดภัยของ DeFi ผ่านการตรวจจับความผิดปกติและการวิเคราะห์พยากรณ์ที่ทันสมัย การปรับแต่งโมเดลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของความสามารถเหล่านี้ โมเดลเฉพาะสามารถระบุสัญญาณความผิดปกติบนบล็อกเชนและตรวจสอบช่องโหว่ในโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น Chainlink ใช้โมเดล AI ดังกล่าวในการตรวจจับความผิดปกติด้านราคาที่รุนแรงในโปรโตคอล DeFi และระบุผู้กระทำผิดได้อย่างรวดเร็ว ขณะที่กลยุทธ์ DeFi ที่ปรับส่วนบุคคลและละเอียดอ่อนที่รวมการวิเคราะห์ข้ามสายกำลังได้รับความนิยม ความปลอดภัยการเสริมนี้จะกลายเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง

กลยุทธ์ DeFi ที่ปรับแต่งได้

เมื่อเข้าใจเทคโนโลยีและข้อดีของโปรโตคอล DeFi ข้ามสายอย่างชัดเจนแล้ว มาลองมองไปที่กลยุทธ์ DeFi ที่ปรับให้เหมาะสมกับบุคคลกันดีกว่า วิธีการนวัตกรรมนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างโมเดลที่เป็นอิสระและปรับแต่งเฉพาะตามความต้องการ ความชอบ และความสามารถในการรับความเสี่ยงของผู้ใช้แต่ละคน

กลยุทธ์เหล่านี้ทําให้การดําเนินการซื้อขายในนามของผู้ใช้เป็นไปโดยอัตโนมัติ การปรับแต่งโมเดลนี้รวมประวัติพฤติกรรมดิจิทัลของผู้ใช้ (รวมถึงกิจกรรมกระเป๋าเงินพฤติกรรมการทําธุรกรรมการตั้งค่าสินทรัพย์และการยอมรับความเสี่ยง) ไว้ในอัลกอริทึมในขณะที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อจับภาพการเคลื่อนไหวของตลาดนอกเครือข่ายและความเชื่อมั่นของผู้ใช้

นอกจากการรวมบันทึกการทำธุรกรรมข้ามสาย (เช่น การทำธุรกรรม Uniswap, สัญญาเงินกู้ Aave หรือกิจกรรมการขุดสภาพคล่อง) แล้ว ข้อได้เปรียบที่โดดเด่นของกลยุทธ์ DeFi ที่ปรับแต่งได้คือความสามารถในการรวมข้อมูลนอกสาย ซึ่งทำให้การปรับกลยุทธ์สามารถทำได้ผ่านการวิเคราะห์พฤติกรรมที่เกินกว่าความสามารถของอัลกอริธึมการทำธุรกรรมทั่วไป เพื่อสร้างแผนที่มุ่งเป้าเฉพาะสำหรับผู้ใช้.

อนาคตของโมเดลการปรับแต่ง DeFi

การรวมกันของ AI และโปรโตคอล DeFi ได้ถูกขยายออกไปอย่างกว้างขวาง Aave ใช้ AI ในการปรับปรุงอัตราดอกเบี้ยสินเชื่อ ขณะที่ Chainlink ลดความเสี่ยงที่ผิดปกติด้วยโอเรเคิลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตำแหน่งหลักของ AI ใน DeFi ได้ถูกกำหนดแล้ว

การนวัตกรรมครั้งต่อไปจะมุ่งเน้นไปที่การปรับแต่งกลยุทธ์ DeFi ที่มีลักษณะเฉพาะ การพัฒนานี้จะปลดล็อกตัวเลือกการซื้อขายขั้นสูงสำหรับผู้ใช้ เมื่อรวมกับแชทบอทที่สะดวกและ API กลยุทธ์ DeFi ที่มีความเชี่ยวชาญอาจเปิดบทใหม่ในวงการการเงิน