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2023 年 4 月 7 日 21:00，「ChainBreaker Podcast」播客行径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的哄骗」张开深度辩论。

内容纲目：

阿树：

咱们曾在Crypto Wallet行业使命了五六年，一直遭遇奈何向用户抒发链上数据的困扰。因此，咱们花了许多时候研究奈何使用天然谈话等文内容式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、金钱、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决议。直到ChatGPT出现，咱们以为这个东西变得比拟可行。MEST想要处分的问题是奈何使用天然谈话抒发链上数据，而ChatGPT是一个好的聚拢点。但早期，Mest主要在作念内容分发，ChatGPT还莫得出现。

要是莫得ChatGPT，咱们可能会使用更顽劣的款式模拟天然谈话的抒发体式，但这种体式可能并不好，而咱们的使命，止境是当作链上数据产物的使命，不错更专注于奈何生成有价值的链上数据。咱们之前作念了许多用具，如Dashboard，但咫尺透顶转向了谈话交互这种体式，这是咱们的一个试点。

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在咱们的明白中，这两者是两种不同的类型。咱们以为它们王人有特定的哄骗场景。图形界面止境适用于经由性场景，举例转站。它并不顺应用天然谈话抒发。然而，一朝波及多种类型的数据信息抒发，天然谈话即是最顺应的场景。最基本的例子是，当你想看一些数据时，现存的电商数据产物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。在一些组合产物中，你也可能会感到很复杂，因为它们要承载太多东西。然而，天然谈话辱骂常顺应的。因此，对咱们来说，这种使用信息传达时期的行径可能会有所不同。对于经由性的东西，咱们通过图形界面处分；对于信息传达和数据传达，天然谈话的上风辱骂常彰着的。这对于区块链这个场景十分适用。

区块链的性情是公开，数据王人在那里。确切的问题是奈何哄骗这些数据，从头整合来找到所需要的谜底。Dune Analytics在Defi Summer变得十分的好用，因为寰球运转知谈它在链上想要找什么数据。在Defi之前，Dune仍是存在了，但寰球并不会止境用Dune往来取得它想要的一些资讯。咫尺寰球可能会透过MakerDAO的合约来了诠释注解MakerDAO从2021年到咫尺的区块高度内部Minting Fee赚了些许钱，然后不错交叉比对它跟Liquidity这种踏实币所生成的Minting Fee永诀有些许。用户不错用这些资讯去佐证他的一些测度，考据他的一些投资的原因。但一样的，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，让许多东谈主辩论出来一种款式，致使不错用ChatGPT来写合约，致使用ChatGPT来作念Unity的游戏，或是一个浅易生成一个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？有些用具刚好称心了这个要求，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边来的？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，才气用天然谈话去生成有价值的一个主张出来。我以为这是永远是一个十分可行，然而在中短期，像数据事业商不错在中间建造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张出来，去供用户去调节，这个是咫尺比拟可行的事情。咱们将咫尺去链上数据有价值主张，

要是将来有一又友对这方面感兴致，领先要处分一个问题，那即是你要有特有的内容。完成了第一步之后，咱们要去给这些业务数据打标签，因为独一这些业务数据有充足多的谈话信息神气，当用户输入天然谈话时，咱们才气知谈奈何找到这个样的一个数据去整合给他复返。在这里，会有一个倡导叫作念embedding，即是在GPT中，它有一个叫作念向量的倡导，它将文本的谈话转化成一个高维度的数字，然后进行匹配。咫尺系数主流的对话式处理决议王人是按照这个念念路进行的，领先给我方的数据打许多标签，这些标签或API需要标志上许多问题，比如“我有些许NFT”的问题，这个主张可能需要咱们写上20契约略300条问法，咱们还不错用GPT匡助咱们生成100条访佛的问法，去把它给标志。独一这么，用户问任何一个对于NFT的问题，咱们才气很高概率地匹配上这么的一个数据。这是咫尺系数作念对话式处理的中期阶段。

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要是到了后期的话，比拟联想的情况下，咱们有了数据，有了无数标志的内容，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，让它成为一个专属限度的AI。我以为咱们可能会按照这个念念路分三个阶段去完了，第一阶段是罕见据，第二阶段是标志数据，第三阶段是向量匹配，然后再进行微调。

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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等王人有一些开源的谈话模子，天然后果上和GPT还有些差距，然而看咫尺这个发展的速率和才气，他们也有契机和才气能达到GPT3或3.5的水平。

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系数作念链上数据产物的东谈主咫尺边临的逆境是，寰球王人基于公开数据开采出莫得摩擦的产物。是以我以为，当你冷落这个问题时，它的复杂度和逻辑复杂度可能会缓缓增长，可能会包含七种条款和一些嵌套的逻辑。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结果，它可能还需要作念一些援救才气透顶明白用户体的问题。是以，在一些层面上，咱们还有突出的空间。

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咫尺只可作念到六七十分的现象，咱们需要琢磨的是这些词的向量模子，举例Word2Vec。奈何把柄区块链限度的性情对它们进行援救？这可能亦然Mest会遭遇的问题之一。我其实想要聊聊Word Embedding，你们奈何暗示区块链联系的词，以及在搜索方面奈何更好地实行。

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领先，咱们确定需要我方无数的东谈主工进入，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，然后赓续进入分娩，让用户在这个过程中去交互，发现一些问题约略取得更多的数据，辅助咱们去优化这个标签，让匹配度更高。

潘致雄：

我想共享一下咱们使用ChatGPT的一些感受。咱们仍是调研了接近两个月，并尝试作念一些基于ChatGPT的表层用具链或哄骗。要是将ChatGPT设想成一个有扩写才气的东谈主，给他一些主题，他就不错生成一些著述。对于内容创作来说，这可能会提供一些匡助。然而，对于深度的研究或新兴行业的分析，它仍然存在许多不及之处，因为它短少信息库。因此，咱们使用ChatGPT更多地是为了将信息浓缩，需要给它充足多的高下文、谈论或学问。当咱们给它这些学问后，再进行发问或抽取某些信息库中的信息，它的后果十分好。咱们咫尺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，擢升ChatGPT的后果。

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我想举个例子来诠释，假定咱们需要修起一个用户对于某个具体问题的狐疑，比如 ERC-4337 是什么。咱们领先需要从数据库中找到联系著述或内容，并对它们进行切分。举例，一个著述可能被切分红 2000 或 3000 Token 为一个单位。当用户冷落问题时，咱们需要匹配每个单位和问题的联系度，并找到联系性较高的部分进行发问和修起。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 进行发问和修起，并从中回归得出谜底。

这种行径适用于学问类问题。然而要是用户问的是对于 Twitter 这么的短内容，咱们只可将问题与每条推特的镶嵌式结果进行匹配，并把柄与问题联系性较高的推特进行发问和修起，并让 ChatGPT 进行回归。通过这种行径，咱们不错得出谜底。

咫尺大多数东谈主工学问库和 ChatGPT 的大地点王人是这么的行径。天然，这种行径也存在一些问题，举例同义词的处理。为了擢升准确性，不错使用向量暗示法进行匹配和回归。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，可能在其他著述中出现了 ERC-20 和 4337 这些数字。这就可能导致搜索结果不够准确，因为匹配的是诞妄的内容。

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对于 ChainBreaker

由 @mrblocktw、 @nake13、@momoxi17 摆布的 ChainBreaker 播客，每周五晚上8点直播。

ChainBreak 播客主要和寰球共享加密限度的热门话题澳门银河三公，加密时期的发展探讨，以及加密寰宇的八卦等。