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2023 年 4 月 7 日 21:00体育代理是4682318，「ChainBreaker Podcast」播客活动第四十六期拉开帷幕。本期直播潘致雄（ChainFeeds Co-Founder）连线区块先生 Mr. Block Chris、Mest Founder Ashu Chan、Max（Adaverse Asia Ecosystem Head），围绕「AIGC 在 Web3的愚弄」张开深度筹画。

玩家

实质摘抄：

阿树：

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咱们曾在Crypto Wallet行业使命了五六年，一直碰到若何向用户抒发链上数据的困扰。因此，咱们花了好多时刻接洽若何使用天然谈话等文本形态抒发不同类型的链上数据。Crypto Wallet不错承载多种类型的链上数据，举例DID、财富、NFT和DeFi。这些类型的数据很难在一个单一的窗口中抒发。因此，咱们一直在追求天然谈话抒发的处分有预备。直到ChatGPT出现，咱们以为这个东西变得相比可行。MEST想要处分的问题是若何使用天然谈话抒发链上数据，而ChatGPT是一个好的皆集点。但早期，Mest主要在作念实质分发，ChatGPT还莫得出现。

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淌若莫得ChatGPT，咱们可能会使用更拙劣的方式模拟天然谈话的抒发形态，但这种形态可能并不好，而咱们的使命，至极是当作链上数据居品的使命，不错更专注于若何生成有价值的链上数据。咱们之前作念了好多用具，如Dashboard，但现时实足转向了谈话交互这种形态，这是咱们的一个试点。

在咱们的领略中，这两者是两种不同的类型。咱们以为它们都有特定的愚弄场景。图形界面至极适用于历程性场景，举例转站。它并不得当用天然谈话抒发。可是，一朝波及多种类型的数据信息抒发，天然谈话即是最得当的场景。最基本的例子是，当你想看一些数据时，现存的电商数据居品只可用图表或表格抒发，但在一个大型Dashboard中，很难识别任何信息。在一些组合居品中，你也可能会感到很复杂，因为它们要承载太多东西。可是，天然谈话是曲常得当的。因此，对咱们来说，这种使用信息传达工夫的活动可能会有所不同。对于历程性的东西，咱们通过图形界面处分；对于信息传达和数据传达，天然谈话的上风是曲常彰着的。这对于区块链这个场景十分适用。

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区块链的性情是公开，数据都在那里。真是的问题是若何愚弄这些数据，重新整合来找到所需要的谜底。Dune Analytics在Defi Summer变得十分的好用，因为寰球启动知谈它在链上想要找什么数据。在Defi之前，Dune也曾存在了，但寰球并不会至极用Dune往返获取它想要的一些资讯。现时寰球可能会透过MakerDAO的合约来了瓦解MakerDAO从2021年到现时的区块高度内部Minting Fee赚了几许钱，然后不错交叉比对它跟Liquidity这种泄漏币所生成的Minting Fee差异有几许。用户不错用这些资讯去佐证他的一些算计，考证他的一些投资的原因。但相似的，这个出现了一个问题，即是一个门槛，用户可能有一些想法，但他可能不会写MySQL，是以就无法创造出我方的一个Dune Dashboard。ChatGPT的问世后，让好多东谈主筹画出来一种方式，致使不错用ChatGPT来写合约，致使用ChatGPT来作念Unity的游戏，或是一个简便生成一个HTML Browser的Game。

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是否不错将来通过天然谈话去查询一些数据，生成一个Dune Page？有些用具刚好欢欣了这个要求，不错用天然谈话去查询一个数据。但有个问题，即是这些数据高质地的这些表是从那处来的？必须有东谈主去把它从区块链这些无序的、可能莫得价值信息中索取有价值的数据，武艺用天然谈话去生成有价值的一个主见出来。我以为这是恒久是一个十分可行，可是在中短期，像数据行状商不错在中间树立一个将这些区块链公开数据大体量的数据去抽取出有价值的主见出来，去供用户去更动，这个是现时相比可行的事情。咱们将眼赶赴链上数据有价值主见，

淌若将来有一又友对这方面感兴味，当先要处分一个问题，那即是你要有独有的实质。完成了第一步之后，咱们要去给这些业务数据打标签，因为惟一这些业务数据有弥漫多的谈话信息描写，当用户输入天然谈话时，咱们武艺知谈若何找到这个样的一个数据去整合给他复返。在这里，会有一个看法叫作念embedding，即是在GPT中，它有一个叫作念向量的看法，它将文本的谈话改动成一个高维度的数字，然后进行匹配。现时统共主流的对话式处理有预备都是按照这个念念路进行的，当先给我方的数据打好多标签，这些标签或API需要秀美上好多问题，比如“我有几许NFT”的问题，这个主见可能需要咱们写上20条好像300条问法，咱们还不错用GPT匡助咱们生成100条访佛的问法，去把它给秀美。惟一这么，用户问任何一个对于NFT的问题，咱们武艺很高概率地匹配上这么的一个数据。这是现时统共作念对话式处理的中期阶段。

淌若到了后期的话，相比守望的情况下，咱们有了数据，有了精深秀美的实质，那么可能咱们会但愿在已有的模子上进行微调，比如在一个开源模子或GPT模子之上进行微调，让它成为一个专属畛域的AI。我以为咱们可能会按照这个念念路分三个阶段去完毕，第一阶段是罕有据，第二阶段是秀美数据，第三阶段是向量匹配，然后再进行微调。

临了，咱们也在念念考将来的发展，包括阿里巴巴也出了大谈话模子，将来也会有更多这么的大谈话模子。咱们正在跟踪这些发展，包括Facebook等都有一些开源的谈话模子，固然恶果上和GPT还有些差距，可是看现时这个发展的速率和才略，他们也有契机和才略能达到GPT3或3.5的水平。

统共作念链上数据居品的东谈主现时边临的逆境是，寰球都基于公开数据开荒出莫得摩擦的居品。是以我以为，当你提议这个问题时，它的复杂度和逻辑复杂度可能会逐渐增长，可能会包含七种条目和一些嵌套的逻辑。在这种情况下，即使是GPT4也无法准确地得到一个百分之百准确的欺压，它可能还需要作念一些养息武艺实足领略用户体的问题。是以，在一些层面上，咱们还有越过的空间。

现时只可作念到六七十分的景色，咱们需要考虑的是这些词的向量模子，举例Word2Vec。若何凭据区块链畛域的特色对它们进行养息？这可能亦然Mest会碰到的问题之一。我其实想要聊聊Word Embedding，你们若何暗示区块链关联的词，以及在搜索方面若何更好地扩充。

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当先，咱们细目需要我方精深的东谈主工干与，模拟用户可能会问的问题，然后匡助咱们生成一些问题，打上标签，然后不竭干与坐褥，让用户在这个过程中去交互，发现一些问题好像获取更多的数据，缓助咱们去优化这个标签，让匹配度更高。

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潘致雄：

我想共享一下咱们使用ChatGPT的一些感受。咱们也曾调研了接近两个月，并尝试作念一些基于ChatGPT的表层用具链或愚弄。淌若将ChatGPT遐想成一个有扩写才略的东谈主，给他一些主题，他就不错生成一些著作。对于实质创作来说，这可能会提供一些匡助。可是，对于深度的接洽或新兴行业的分析，它仍然存在许多不及之处，因为它缺少信息库。因此，咱们使用ChatGPT更多地是为了将信息浓缩，需要给它弥漫多的高低文、关系或常识。当咱们给它这些常识后，再进行发问或抽取某些信息库中的信息，它的恶果十分好。咱们现时使用了两个相对流行的开源库：LlamaIndex。此外，咱们也在使用一个基于ChatGPT的平台，不错匡助咱们构建我方的数据库，举例PDF和其他贵寓和数据。在和ChatGPT对话时，咱们不错对数据进行预分类和预筛选，种植ChatGPT的恶果。

我想举个例子来阐发，假定咱们需要回复一个用户对于某个具体问题的猜疑，比如 ERC-4337 是什么。咱们当先需要从数据库中找到关联著作或实质，并对它们进行切分。举例，一个著作可能被切分红 2000 或 3000 Token 为一个单位。当用户提议问题时，咱们需要匹配每个单位和问题的关联度，并找到关联性较高的部分进行发问和回复。然其后匹配单位和问题，以得出相瞄准确度较高的部分。然后，咱们使用 ChatGPT 进行发问和回复，并从中追念得出谜底。

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这种活动适用于常识类问题。可是淌若用户问的是对于 Twitter 这么的短实质，咱们只可将问题与每条推特的镶嵌式欺压进行匹配，并凭据与问题关联性较高的推特进行发问和回复，并让 ChatGPT 进行追念。通过这种活动，咱们不错得出谜底。

现时大多数东谈主工常识库和 ChatGPT 的大地点都是这么的活动。天然，这种活动也存在一些问题，举例同义词的处理。为了种植准确性，不错使用向量暗示法进行匹配和追念。在咱们的调试过程中，咱们发现了许多这么的问题，举例当一个问题波及到 ERC-4337 时，可能在其他著作中出现了 ERC-20 和 4337 这些数字。这就可能导致搜索欺压不够准确，因为匹配的是造作的实质。

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对于 ChainBreaker

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