OST:IOSG Ventures：LLM賦能區塊鏈 開啟鏈上體驗新紀元_ETHB價格

撰文：Yiping，IOSG Ventures

隨著大語言模型（LLM）日益蓬勃，我們看見不少項目正在將人工智能（AI）和區塊鏈融合。LLM 和區塊鏈的結合越來越多，我們也看到人工智能重新與區塊鏈融合的機會。其中值得一提的，當屬零知識機器學習（ZKML）。

人工智能和區塊鏈是兩種具有根本性差異特征的變革性技術。人工智能需要強大的計算能力，通常由中心化的數據中心提供。而區塊鏈提供了去中心化的計算和隱私保護，在需要進行大規模計算和存儲任務上表現不佳。我們仍在探索和研究人工智能和區塊鏈集成的最佳實踐，后續也將向大家介紹目前一些「AI + 區塊鏈」結合的項目案例。

Source: IOSG Ventures

Salad Ventures完成1350萬美元融資，Polygon Studios等參投:2月12日消息，區塊鏈和Play-to-Earn智庫Salad Ventures完成1350萬美元私募融資，Alameda Research、C2 Ventures、Crossbeam Venture Partners、Foundation Capital、Gemini Frontier Fund、Winklevoss Capital、Polygon Studios等參投。截至目前，Salad Ventures已通過兩輪融資總共籌集1550萬美元資金。

Salad Ventures將利用此輪融資資金構建用于管理P2E游戲公會的操作系統GuildOS。該公司計劃在2022年上半年推出GuildOS。（GamesBeat）[2022/2/12 9:47:43]

本篇研究報告分為上下兩部發表，本文為上部，我們將重點關注 LLM 在加密領域的應用，并探討應用落地的策略。

推特在iOS端上線NFT頭像功能:金色財經報道，1 月21 日，據推特旗下高級訂閱服務Twitter Blue官推消息，目前該服務已正式上線iOS端NFT頭像功能，訂閱用戶可以連接MetaMask等錢包將個人所擁有的NFT設置為頭像，NFT頭像會以特殊的六邊形呈現，點擊即可呈現該NFT的相關細節信息，例如，NFT 名稱、創建者、持有者等等。還可以跳轉至OpenSea查看更多信息。不過，目前該功能僅支持在以太坊 (ETH) 區塊鏈上鑄造的靜態圖像，例如 JEPG 和 PNG 文件，主要是基于 ERC-721 和 ERC-1155 代幣標準的NFT。此外，該功能目前僅對蘋果設備開放。（cointelegraph）[2022/1/21 9:03:32]

LLM（大語言模型）是一種計算機化語言模型，由一個具有大量參數（通常為數十億）的人工神經網絡組成。這些模型在大量未標記的文本上進行訓練。

動態 | 跨ETH/EOS/TRON/IOST四大公鏈，DApp活躍度排行榜:據 DAppTotal 02月17日數據顯示，過去一周，綜合對比ETH、EOS、TRON、IOST四大公鏈的DApp生態情況發現：總用戶量(個): ETH(285,049) > TRON(63,024) > EOS(26,210) > IOST(4,188)；總交易次數(筆)：EOS(262,572,804) > IOST(5,541,896) > TRON(2,693,364) > ETH(1,266,827)；總交易額(美元)：EOS(170,939,080) > ETH(110,107,769) > TRON(39,971,078) > IOST(3,391,798)；跨四條公鏈按用戶量TOP3 DApps為：MillionMoney(ETH)、Origin Protocol(ETH)、Oasis 金庫(ETH)；按交易次數TOP3 DApps分別為：EIDOS(EOS)、POW(EOS)、iPirates(IOST)；按交易額TOP3 DApps分別為：Newdex(EOS)、Maker(ETH)、CDP Portal(ETH)。[2020/2/17]

2018 年前后，LLM 的誕生徹底改變了自然語言處理的研究。與以往需要為特定任務訓練特定監督模型的方法不同，LLM 作為一個通用模型，在各種任務上都表現出色。其能力和應用包括：

幣安何一：幣安下架IOST系謠言 保護“韭菜”是我們的價值觀:幣安何一剛在其個人微博上稱，謠言是幣圈很重要的組成部分；謠言很容易辨識，只需要稍微動動腦子，就能辨別。幣安全球用戶逾千萬，收入穩定，割韭菜就是殺雞取卵，自毀前程，只有維護用戶的利益，才會有更多用戶，保護“韭菜”是幣安的價值觀。幣安下架Iost這種荒謬的PS，可以蒙蔽無知的用戶，但無法影響有獨立思考能力的人，畢竟這世界沒有誰比誰傻。[2018/5/10]

理解和總結文本：LLM 可以理解和總結大量的人類語言和文本數據。它們可以提取關鍵信息并生成簡潔的摘要。

生成新內容：LLM 具有生成基于文本內容的能力。通過向模型提供 prompt，它可以回答問題、新生成的文本、摘要或情感分析。

翻譯：LLM 可用于在不同語言之間進行翻譯。它們利用深度學習算法和神經網絡來理解詞匯之間的上下文和關系。

IOST現價報0.0378美元，跌幅為3.81%:根據火幣Pro數據顯示，IOST現價報0.0378美元，跌幅為3.81%。[2018/2/22]

預測和生成文本：LLM 可以基于上下文背景預測并生成文本，與人類生成的內容類似，包括歌曲、詩歌、故事、營銷材料等。

在各個領域的應用：大型語言模型在自然語言處理任務中具有廣泛的適用性。它們被用于對話式人工智能、聊天機器人、醫療保健、軟件開發、搜索引擎、輔導、寫作工具等眾多領域。

LLM 的優勢包括其對大量數據的理解能力、執行多種語言相關任務的能力，以及根據用戶需求定制化結果的潛力。

由于其出眾得自然語言理解能力，LLM 具有相當大的潛力，而開發者主要關注以下兩個方面：

基于大量的上下文數據和內容，為用戶提供準確的并且最新的答案

通過使用不同的代理和工具完成用戶下達的特定任務

正是這兩個方面讓與 XX 聊天的 LLM 應用如雨后春筍般爆發。例如，與 PDF 聊天、與文檔聊天以及與學術論文聊天。

隨后，人們嘗試將 LLM 與各種數據源融合。開發者已成功將平臺，如 Github、Notion 和一些筆記軟件與 LLM 整合。

為了克服 LLM 固有的限制，不同的工具被納入了系統中。第一個這樣的工具是搜索引擎，為 LLM 提供了訪問最新知識的能力。進一步的進展將把 WolframAlpha、Google Suites 和 Etherscan 等工具與大型語言模型整合。

下圖概述了 LLM 應用在回應用戶查詢時的流程：首先，相關的數據源被轉換為嵌入向量并存儲在向量數據庫中。LLM 適配器使用用戶查詢和相似性搜索從向量數據庫中找到相關的上下文。相關的上下文被放入 Prompt 中并發送給 LLM 。LLM 將執行這些 Prompt，并使用工具生成回答。有時，LLM 會在特定數據集上進行調優，以提高準確性并降低成本。

LLM 應用的工作流程可以大致分為三個主要階段：

數據準備和嵌入：該階段涉及將機密信息（例如項目備忘錄）保留以供將來訪問。通常，文件會被分割，并通過嵌入模型進行處理，保存在一種特殊類型的數據庫中，稱為向量數據庫。

Prompt 的構建（Formulation）和提取（Extraction）：當用戶提交搜索請求（在本例中，搜索項目信息）時，軟件會創建一系列 Prompt，輸入到語言模型中。最終的 Prompt 通常包含由軟件開發人員硬編碼的提示模板，作為 few-shot 示例的有效輸出示例，以及從外部 API 獲取的任何所需數以及向量數據庫中提取的相關文件。

Prompt 的執行和推理：完成 Prompt 后，將它們提供給預先存在的語言模型進行推理，這可能包括專有模型 API、開源或經過個別微調的模型。在此階段，一些開發人員可能還會將操作系統（如日志記錄、緩存和驗證）整合到系統中。

盡管加密領域（Web3）與 Web2 有一些類似的應用，但在加密領域中開發出優秀的 LLM 應用需要尤其謹慎。

加密生態系統獨特，具有其特有的文化、數據和融合性。在這些加密限定的數據集上微調的 LLM 可以以相對較低的成本提供優越的結果。雖然數據豐富可得，但在類似 HuggingFace 等平臺上明顯缺乏開放數據集的。目前，只有一個與智能合約相關的數據集，其中包含 11.3 萬個智能合約。

開發者還面臨將不同工具整合到 LLM 中的挑戰。這些工具與 Web2 中使用的工具不同，它們賦予 LLM 訪問與交易相關的數據、與去中心化應用（Dapp）互動以及執行交易的能力。到目前為止，我們還沒有在 Langchain 中找到任何 Dapp 的集成。

盡管開發高質量的加密 LLM 應用可能需要額外的投入，但 LLM 天然適合加密領域。這個領域提供了豐富的、干凈的、結構化的數據。再加上 Solidity 代碼通常簡潔明了，這使得 LLM 更容易生成功能性的代碼。

在《下部》中，我們將討論 LLM 可以幫助區塊鏈領域的 8 個潛在方向，如：

將內置的人工智能 /LLM 功能集成到區塊鏈中

使用 LLM 分析交易記錄

使用 LLM 識別潛在的機器人

使用 LLM 編寫代碼

使用 LLM 閱讀代碼

使用 LLM 幫助社區

使用 LLM 跟蹤市場

使用 LLM 分析項目

敬請期待！

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