Basado en nuestra serie de artículos anteriores sobre mercados de predicción impulsados por IA, optimización de ingresos y interoperabilidad cross-chain, este artículo explorará en profundidad cómo la técnica de ajuste fino puede optimizar.
Escrito por: Kava Labs
Basado en nuestra serie de artículos anteriores sobre mercados de predicción impulsados por IA, optimización de ingresos y interoperabilidad cross-chain, este artículo explorará en profundidad cómo la técnica de fine-tuning puede optimizar los protocolos de finanzas descentralizadas (DeFi). Esta técnica no solo puede mejorar el suministro de liquidez, la gestión de riesgos y los mecanismos de minería de liquidez, sino que también puede crear estrategias DeFi personalizadas para los usuarios finales.
En este artículo, primero revisaremos el proceso de entrenamiento de IA, explicando cómo la técnica de ajuste fino se construye sobre modelos generales. Luego, organizaremos los escenarios de aplicación típicos de los modelos de ajuste fino en el campo de DeFi. Finalmente, analizaremos en profundidad las estrategias DeFi personalizadas impulsadas por IA y anticiparemos la dirección de desarrollo de esta tecnología.
Revisión del proceso de ajuste fino de IA
En la investigación cruzada entre la IA y las criptomonedas en las etapas iniciales, hemos explorado varios escenarios de aplicación para modelos de IA generativa de propósito general. La construcción de estos modelos comienza con la recopilación de grandes volúmenes de datos en bruto, seguido de la limpieza, el procesamiento y la indexación de los datos para apoyar la recuperación eficiente. El modelo se entrena en función de las propiedades de los datos indexados procesados, mejorando la precisión de las predicciones mediante el ajuste de pesos algorítmicos, y se establecen condiciones de restricción para garantizar la fiabilidad del modelo.
El ajuste fino se refiere a la capacitación adicional de un modelo general preentrenado (que se construye a través de un conjunto de datos amplio) incorporando datos de un campo específico. El modelo completa un segundo entrenamiento al concentrarse en un conjunto de datos más estrecho y especializado, lo que resulta en respuestas más precisas y detalladas.
Tomemos como ejemplo las pruebas médicas, un modelo de IA general podría ser capaz de identificar síntomas y atribuirlos a alergias, mientras que un modelo ajustado con datos específicos sobre alergias de hospitales o bases de datos médicas podría proporcionar conclusiones diagnósticas más precisas.
La ventaja clave de ajustar modelos DeFi radica en las características de la tecnología blockchain. La confiabilidad e inmutabilidad de los conjuntos de datos de blockchain apoyan el ajuste fino automatizado y en tiempo real del aprendizaje por refuerzo. Al mismo tiempo, los datos dinámicos y en constante crecimiento generados por el mercado DeFi también proporcionan una base para la optimización continua del modelo.
Ajustes en la aplicación y optimización en el ámbito DeFi
Varios campos en el ecosistema DeFi pueden beneficiarse de modelos de IA ajustados. Por ejemplo, la optimización del suministro de liquidez requiere la integración de datos en tiempo real, como el historial de transacciones, la volatilidad de precios y la actividad del usuario. Estos datos se pueden utilizar para predecir la demanda y crear grupos de liquidez más eficientes y estables. Plataformas como Uniswap y Sushiswap ya han comenzado a adoptar estos métodos.
La minería de liquidez también puede beneficiarse del ajuste fino de la IA. Estos modelos pueden evaluar el rendimiento del grupo en función de las tendencias históricas, al tiempo que realizan un seguimiento de la dinámica más amplia de los tokens y del mercado en tiempo real. Una estrategia DeFi personalizada puede identificar por adelantado los fondos de fondos apropiados para el riesgo de los prestamistas y prestatarios. Para un inversor conservador, se puede utilizar un modelo ajustado para encontrar la mejor combinación de préstamos de stablecoins en múltiples cadenas. Por el contrario, un trader con una mayor tolerancia al riesgo puede confiar en agentes de IA ajustados para detectar pares de trading volátiles con el fin de comprar y vender rápidamente.
Como se enfatiza en el artículo sobre la evaluación de riesgos impulsada por IA, la IA mejora la seguridad de DeFi a través de avanzadas detecciones de anomalías y análisis predictivos. El ajuste fino del modelo optimiza aún más estas capacidades. Los modelos especializados pueden identificar de manera más eficiente los indicadores anómalos en la cadena y monitorear las vulnerabilidades del código. Por ejemplo, Chainlink utiliza este tipo de modelos de IA para detectar anomalías de precios extremos en los protocolos DeFi, identificando rápidamente a los actores maliciosos. A medida que las estrategias DeFi personalizadas y refinadas que combinan análisis cross-chain se vuelven cada vez más populares, estas medidas de mejora de la seguridad se volverán cruciales.
Estrategias DeFi personalizadas
Después de comprender claramente la tecnología y sus ventajas en los protocolos DeFi, pasemos a las estrategias DeFi personalizadas. Este enfoque innovador implica crear modelos autónomos y ajustados de manera única, basados en las necesidades específicas, preferencias y tolerancia al riesgo de cada usuario.
Estas estrategias representan la ejecución automática de operaciones por parte del usuario. El ajuste del modelo incorpora el historial del comportamiento digital del usuario (incluidas las actividades de la billetera, los hábitos de negociación, las preferencias de activos y la tolerancia al riesgo) en el algoritmo, al tiempo que utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para captar las tendencias del mercado fuera de la cadena y las emociones del usuario.
Además de integrar registros de transacciones cross-chain (como transacciones de Uniswap, contratos de préstamo de Aave o actividades de minería de liquidez), la principal ventaja de las estrategias DeFi personalizadas radica en su capacidad para incorporar datos off-chain. Esto permite que el ajuste de estrategias se realice a través de análisis de comportamiento que van más allá de los algoritmos de trading genéricos, ofreciendo soluciones orientadas a objetivos personalizadas para los usuarios.
El futuro del modelo de ajuste fino DeFi
La fusión de la IA con los protocolos DeFi se ha expandido ampliamente. Aave utiliza IA para optimizar las tasas de interés de los préstamos, mientras que Chainlink reduce los riesgos anómalos mediante oráculos impulsados por IA. La posición central de la IA en DeFi ya está establecida.
La próxima ola de innovación se centrará en el ajuste fino de estrategias DeFi personalizadas. Este desarrollo desbloqueará opciones de trading avanzadas para los usuarios. Cuando se combine con chatbots y API convenientes, las estrategias DeFi especializadas y refinadas podrían abrir un nuevo capítulo en el ámbito financiero.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Ajuste fino de modelos de IA orientados a Finanzas descentralizadas
Escrito por: Kava Labs
Basado en nuestra serie de artículos anteriores sobre mercados de predicción impulsados por IA, optimización de ingresos y interoperabilidad cross-chain, este artículo explorará en profundidad cómo la técnica de fine-tuning puede optimizar los protocolos de finanzas descentralizadas (DeFi). Esta técnica no solo puede mejorar el suministro de liquidez, la gestión de riesgos y los mecanismos de minería de liquidez, sino que también puede crear estrategias DeFi personalizadas para los usuarios finales.
En este artículo, primero revisaremos el proceso de entrenamiento de IA, explicando cómo la técnica de ajuste fino se construye sobre modelos generales. Luego, organizaremos los escenarios de aplicación típicos de los modelos de ajuste fino en el campo de DeFi. Finalmente, analizaremos en profundidad las estrategias DeFi personalizadas impulsadas por IA y anticiparemos la dirección de desarrollo de esta tecnología.
Revisión del proceso de ajuste fino de IA
En la investigación cruzada entre la IA y las criptomonedas en las etapas iniciales, hemos explorado varios escenarios de aplicación para modelos de IA generativa de propósito general. La construcción de estos modelos comienza con la recopilación de grandes volúmenes de datos en bruto, seguido de la limpieza, el procesamiento y la indexación de los datos para apoyar la recuperación eficiente. El modelo se entrena en función de las propiedades de los datos indexados procesados, mejorando la precisión de las predicciones mediante el ajuste de pesos algorítmicos, y se establecen condiciones de restricción para garantizar la fiabilidad del modelo.
El ajuste fino se refiere a la capacitación adicional de un modelo general preentrenado (que se construye a través de un conjunto de datos amplio) incorporando datos de un campo específico. El modelo completa un segundo entrenamiento al concentrarse en un conjunto de datos más estrecho y especializado, lo que resulta en respuestas más precisas y detalladas.
Tomemos como ejemplo las pruebas médicas, un modelo de IA general podría ser capaz de identificar síntomas y atribuirlos a alergias, mientras que un modelo ajustado con datos específicos sobre alergias de hospitales o bases de datos médicas podría proporcionar conclusiones diagnósticas más precisas.
La ventaja clave de ajustar modelos DeFi radica en las características de la tecnología blockchain. La confiabilidad e inmutabilidad de los conjuntos de datos de blockchain apoyan el ajuste fino automatizado y en tiempo real del aprendizaje por refuerzo. Al mismo tiempo, los datos dinámicos y en constante crecimiento generados por el mercado DeFi también proporcionan una base para la optimización continua del modelo.
Ajustes en la aplicación y optimización en el ámbito DeFi
Varios campos en el ecosistema DeFi pueden beneficiarse de modelos de IA ajustados. Por ejemplo, la optimización del suministro de liquidez requiere la integración de datos en tiempo real, como el historial de transacciones, la volatilidad de precios y la actividad del usuario. Estos datos se pueden utilizar para predecir la demanda y crear grupos de liquidez más eficientes y estables. Plataformas como Uniswap y Sushiswap ya han comenzado a adoptar estos métodos.
La minería de liquidez también puede beneficiarse del ajuste fino de la IA. Estos modelos pueden evaluar el rendimiento del grupo en función de las tendencias históricas, al tiempo que realizan un seguimiento de la dinámica más amplia de los tokens y del mercado en tiempo real. Una estrategia DeFi personalizada puede identificar por adelantado los fondos de fondos apropiados para el riesgo de los prestamistas y prestatarios. Para un inversor conservador, se puede utilizar un modelo ajustado para encontrar la mejor combinación de préstamos de stablecoins en múltiples cadenas. Por el contrario, un trader con una mayor tolerancia al riesgo puede confiar en agentes de IA ajustados para detectar pares de trading volátiles con el fin de comprar y vender rápidamente.
Como se enfatiza en el artículo sobre la evaluación de riesgos impulsada por IA, la IA mejora la seguridad de DeFi a través de avanzadas detecciones de anomalías y análisis predictivos. El ajuste fino del modelo optimiza aún más estas capacidades. Los modelos especializados pueden identificar de manera más eficiente los indicadores anómalos en la cadena y monitorear las vulnerabilidades del código. Por ejemplo, Chainlink utiliza este tipo de modelos de IA para detectar anomalías de precios extremos en los protocolos DeFi, identificando rápidamente a los actores maliciosos. A medida que las estrategias DeFi personalizadas y refinadas que combinan análisis cross-chain se vuelven cada vez más populares, estas medidas de mejora de la seguridad se volverán cruciales.
Estrategias DeFi personalizadas
Después de comprender claramente la tecnología y sus ventajas en los protocolos DeFi, pasemos a las estrategias DeFi personalizadas. Este enfoque innovador implica crear modelos autónomos y ajustados de manera única, basados en las necesidades específicas, preferencias y tolerancia al riesgo de cada usuario.
Estas estrategias representan la ejecución automática de operaciones por parte del usuario. El ajuste del modelo incorpora el historial del comportamiento digital del usuario (incluidas las actividades de la billetera, los hábitos de negociación, las preferencias de activos y la tolerancia al riesgo) en el algoritmo, al tiempo que utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para captar las tendencias del mercado fuera de la cadena y las emociones del usuario.
Además de integrar registros de transacciones cross-chain (como transacciones de Uniswap, contratos de préstamo de Aave o actividades de minería de liquidez), la principal ventaja de las estrategias DeFi personalizadas radica en su capacidad para incorporar datos off-chain. Esto permite que el ajuste de estrategias se realice a través de análisis de comportamiento que van más allá de los algoritmos de trading genéricos, ofreciendo soluciones orientadas a objetivos personalizadas para los usuarios.
El futuro del modelo de ajuste fino DeFi
La fusión de la IA con los protocolos DeFi se ha expandido ampliamente. Aave utiliza IA para optimizar las tasas de interés de los préstamos, mientras que Chainlink reduce los riesgos anómalos mediante oráculos impulsados por IA. La posición central de la IA en DeFi ya está establecida.
La próxima ola de innovación se centrará en el ajuste fino de estrategias DeFi personalizadas. Este desarrollo desbloqueará opciones de trading avanzadas para los usuarios. Cuando se combine con chatbots y API convenientes, las estrategias DeFi especializadas y refinadas podrían abrir un nuevo capítulo en el ámbito financiero.