На основе нашей предыдущей серии статей о прогнозных рынках, управляемых ИИ, оптимизации доходов и кросс-чейн взаимодействии, в данной статье мы подробно рассмотрим, как оптимизировать технологии тонкой настройки.
Автор: Kava Labs
Основываясь на нашей предыдущей серии статей о предсказательных рынках с использованием AI, оптимизации доходности и кросс-чейн взаимодействии, в этой статье мы глубоко рассмотрим, как технологии тонкой настройки могут оптимизировать протоколы децентрализованных финансов (DeFi). Эта технология не только может усиливать предложение ликвидности, улучшать управление рисками и механизмы ликвидного майнинга, но и создавать индивидуализированные DeFi стратегии для конечных пользователей.
В данной статье мы сначала рассмотрим процесс обучения AI, объяснив, как технологии дообучения строятся на основе универсальных моделей. Затем мы обрисуем типичные сценарии применения дообученных моделей в области DeFi. В завершение мы сосредоточимся на анализе персонализированных DeFi-стратегий, управляемых AI, и рассмотрим направления развития данной технологии.
Обзор процесса дообучения ИИ
В рамках ранних исследований пересечения ИИ и криптовалют мы уже исследовали различные сценарии применения универсальных генеративных ИИ-моделей. Создание таких моделей начинается с сбора огромных объемов исходных данных, затем производится очистка данных, обработка и индексирование для поддержки эффективного поиска. Модель обучается на основе свойств индексированных данных, и с помощью настройки весов алгоритма повышается точность прогнозирования, а также устанавливаются ограничения для обеспечения надежности модели.
Тонкая настройка относится к дополнительному обучению на основе предварительно обученной универсальной модели (эти модели создаются с использованием широких наборов данных), с целью дальнейшего внедрения данных из конкретной области. Модель проходит вторичное обучение, сосредотачиваясь на более узких, специализированных наборах данных, что позволяет выдавать более точные и детализированные результаты.
Возьмем медицинское тестирование в качестве примера: универсальная AI модель может лишь распознавать симптомы и связывать их с аллергией, в то время как модель, настроенная на специализированные данные по аллергии из больницы или медицинской базы данных, может предоставить более точные диагностические выводы.
Ключевое преимущество тонкой настройки моделей DeFi заключается в характеристиках технологии блокчейн. Достоверность и неизменяемость данных блокчейн поддерживают реальное время, автоматизированную тонкую настройку с использованием методов глубокого обучения. В то же время динамичные и постоянно растущие данные, генерируемые рынком DeFi, также создают основу для непрерывной оптимизации моделей.
Тонкая настройка в области DeFi и оптимизация
Несколько областей в экосистеме DeFi могут извлечь выгоду из настроенных AI моделей. Например, оптимизация предложения ликвидности требует интеграции данных в реальном времени, таких как история торгов, колебания цен и активность пользователей. Эти данные могут быть использованы для прогнозирования спроса и создания более эффективных и стабильных пулов ликвидности. Такие платформы, как Uniswap и Sushiswap, уже начали применять эти методы.
Ликвидное майнинг также может извлечь выгоду из настройки ИИ. Эти модели могут оценивать производительность пулов ликвидности на основе исторических тенденций, одновременно отслеживая более широкие токены и рыночную динамику в реальном времени. Персонализированные DeFi стратегии могут заранее идентифицировать риски, соответствующие пулам ликвидности для кредиторов и заемщиков. Консервативный инвестор может использовать настроенные модели для поиска оптимальных комбинаций заимствования стабильных монет на нескольких цепочках. Напротив, трейдер с высокой терпимостью к риску может полагаться на настроенные ИИ-агенты для обнаружения более волатильных торговых пар, чтобы быстро покупать и продавать.
Как подчеркивается в статье о оценке рисков на основе ИИ, ИИ усиливает безопасность DeFi с помощью передового обнаружения аномалий и прогнозного анализа. Тонкая настройка моделей дополнительно оптимизирует эти возможности. Специальные модели могут более эффективно выявлять аномальные показатели в блокчейне и отслеживать уязвимости в коде. Например, Chainlink использует такие модели ИИ для обнаружения экстремальных ценовых аномалий в DeFi-протоколах, быстро идентифицируя злонамеренных участников. С ростом популярности персонализированных и тонко настроенных стратегий DeFi, которые сочетают кросс-чейн-анализ, эти меры по повышению безопасности станут критически важными.
Персонализированная DeFi стратегия
После четкого понимания технологий и преимуществ их кросс-чейн протоколов DeFi, давайте перейдем к персонализированным стратегиям DeFi. Этот инновационный подход включает создание автономных и уникально настроенных моделей на основе конкретных потребностей, предпочтений и уровня риска отдельных пользователей.
Эти стратегии представляют собой автоматическое исполнение сделок пользователями. Модели настройки будут учитывать цифровую историю поведения пользователей (включая активность кошелька, торговые привычки, предпочтения активов и уровень приемлемого риска) в алгоритме, одновременно используя обработку естественного языка (NLP) для захвата тенденций на внебиржевом рынке и настроений пользователей.
Помимо интеграции кросс-чейн торговых записей (таких как сделки Uniswap, контракты займа Aave или активности по ликвидному майнингу), выдающимся преимуществом персонализированных DeFi стратегий является их способность учитывать данные вне блокчейна. Это позволяет тонкой настройке стратегий осуществляться через анализ поведения, выходящий за рамки общих торговых алгоритмов, создавая целенаправленные решения, адаптированные под пользователей.
Будущее модели DeFi с микронастройками
Слияние ИИ и протоколов DeFi уже широко распространилось. Aave использует ИИ для оптимизации процентных ставок по займам, а Chainlink снижает риски аномалий с помощью ИИ-управляемых оракулов, что уже закрепляет центральную роль ИИ в DeFi.
Следующая волна инноваций будет сосредоточена на тонкой настройке персонализированных стратегий DeFi. Это развитие откроет пользователям доступ к продвинутым торговым опциям. В сочетании с удобными чат-ботами и API, специализированные тонкие стратегии DeFi могут открыть новую главу в финансовой сфере.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Микронастройка AI модели, ориентированной на децентрализованное финансирование
Автор: Kava Labs
Основываясь на нашей предыдущей серии статей о предсказательных рынках с использованием AI, оптимизации доходности и кросс-чейн взаимодействии, в этой статье мы глубоко рассмотрим, как технологии тонкой настройки могут оптимизировать протоколы децентрализованных финансов (DeFi). Эта технология не только может усиливать предложение ликвидности, улучшать управление рисками и механизмы ликвидного майнинга, но и создавать индивидуализированные DeFi стратегии для конечных пользователей.
В данной статье мы сначала рассмотрим процесс обучения AI, объяснив, как технологии дообучения строятся на основе универсальных моделей. Затем мы обрисуем типичные сценарии применения дообученных моделей в области DeFi. В завершение мы сосредоточимся на анализе персонализированных DeFi-стратегий, управляемых AI, и рассмотрим направления развития данной технологии.
Обзор процесса дообучения ИИ
В рамках ранних исследований пересечения ИИ и криптовалют мы уже исследовали различные сценарии применения универсальных генеративных ИИ-моделей. Создание таких моделей начинается с сбора огромных объемов исходных данных, затем производится очистка данных, обработка и индексирование для поддержки эффективного поиска. Модель обучается на основе свойств индексированных данных, и с помощью настройки весов алгоритма повышается точность прогнозирования, а также устанавливаются ограничения для обеспечения надежности модели.
Тонкая настройка относится к дополнительному обучению на основе предварительно обученной универсальной модели (эти модели создаются с использованием широких наборов данных), с целью дальнейшего внедрения данных из конкретной области. Модель проходит вторичное обучение, сосредотачиваясь на более узких, специализированных наборах данных, что позволяет выдавать более точные и детализированные результаты.
Возьмем медицинское тестирование в качестве примера: универсальная AI модель может лишь распознавать симптомы и связывать их с аллергией, в то время как модель, настроенная на специализированные данные по аллергии из больницы или медицинской базы данных, может предоставить более точные диагностические выводы.
Ключевое преимущество тонкой настройки моделей DeFi заключается в характеристиках технологии блокчейн. Достоверность и неизменяемость данных блокчейн поддерживают реальное время, автоматизированную тонкую настройку с использованием методов глубокого обучения. В то же время динамичные и постоянно растущие данные, генерируемые рынком DeFi, также создают основу для непрерывной оптимизации моделей.
Тонкая настройка в области DeFi и оптимизация
Несколько областей в экосистеме DeFi могут извлечь выгоду из настроенных AI моделей. Например, оптимизация предложения ликвидности требует интеграции данных в реальном времени, таких как история торгов, колебания цен и активность пользователей. Эти данные могут быть использованы для прогнозирования спроса и создания более эффективных и стабильных пулов ликвидности. Такие платформы, как Uniswap и Sushiswap, уже начали применять эти методы.
Ликвидное майнинг также может извлечь выгоду из настройки ИИ. Эти модели могут оценивать производительность пулов ликвидности на основе исторических тенденций, одновременно отслеживая более широкие токены и рыночную динамику в реальном времени. Персонализированные DeFi стратегии могут заранее идентифицировать риски, соответствующие пулам ликвидности для кредиторов и заемщиков. Консервативный инвестор может использовать настроенные модели для поиска оптимальных комбинаций заимствования стабильных монет на нескольких цепочках. Напротив, трейдер с высокой терпимостью к риску может полагаться на настроенные ИИ-агенты для обнаружения более волатильных торговых пар, чтобы быстро покупать и продавать.
Как подчеркивается в статье о оценке рисков на основе ИИ, ИИ усиливает безопасность DeFi с помощью передового обнаружения аномалий и прогнозного анализа. Тонкая настройка моделей дополнительно оптимизирует эти возможности. Специальные модели могут более эффективно выявлять аномальные показатели в блокчейне и отслеживать уязвимости в коде. Например, Chainlink использует такие модели ИИ для обнаружения экстремальных ценовых аномалий в DeFi-протоколах, быстро идентифицируя злонамеренных участников. С ростом популярности персонализированных и тонко настроенных стратегий DeFi, которые сочетают кросс-чейн-анализ, эти меры по повышению безопасности станут критически важными.
Персонализированная DeFi стратегия
После четкого понимания технологий и преимуществ их кросс-чейн протоколов DeFi, давайте перейдем к персонализированным стратегиям DeFi. Этот инновационный подход включает создание автономных и уникально настроенных моделей на основе конкретных потребностей, предпочтений и уровня риска отдельных пользователей.
Эти стратегии представляют собой автоматическое исполнение сделок пользователями. Модели настройки будут учитывать цифровую историю поведения пользователей (включая активность кошелька, торговые привычки, предпочтения активов и уровень приемлемого риска) в алгоритме, одновременно используя обработку естественного языка (NLP) для захвата тенденций на внебиржевом рынке и настроений пользователей.
Помимо интеграции кросс-чейн торговых записей (таких как сделки Uniswap, контракты займа Aave или активности по ликвидному майнингу), выдающимся преимуществом персонализированных DeFi стратегий является их способность учитывать данные вне блокчейна. Это позволяет тонкой настройке стратегий осуществляться через анализ поведения, выходящий за рамки общих торговых алгоритмов, создавая целенаправленные решения, адаптированные под пользователей.
Будущее модели DeFi с микронастройками
Слияние ИИ и протоколов DeFi уже широко распространилось. Aave использует ИИ для оптимизации процентных ставок по займам, а Chainlink снижает риски аномалий с помощью ИИ-управляемых оракулов, что уже закрепляет центральную роль ИИ в DeFi.
Следующая волна инноваций будет сосредоточена на тонкой настройке персонализированных стратегий DeFi. Это развитие откроет пользователям доступ к продвинутым торговым опциям. В сочетании с удобными чат-ботами и API, специализированные тонкие стратегии DeFi могут открыть новую главу в финансовой сфере.