TL;DR

  • Chainbase ra mắt Theia-Llama-3.1-8B, một mô hình AI được tối ưu hóa cho nghiên cứu tiền điện tử tiên tiến.

  • Mô hình được đào tạo bằng dữ liệu từ CoinMarketCap và các báo cáo nghiên cứu để đảm bảo tính chính xác.

  • Nó vượt trội hơn một số mô hình trong các tiêu chuẩn về tiền điện tử, nổi trội về khả năng hiểu và tạo thông tin.

Chainbase đã công bố phát hành mô hình trí tuệ nhân tạo Theia-Llama-3.1-8B, một công cụ được thiết kế cho nghiên cứu nâng cao trong lĩnh vực tiền điện tử. Mô hình này, được đào tạo bằng một tập dữ liệu chuyên biệt tập trung vào các dự án blockchain, nhằm mục đích cung cấp cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu một nguồn tài nguyên hiệu quả và dễ tiếp cận để hiểu và phân tích hệ sinh thái tiền điện tử. Việc phát hành phiên bản này nhằm mục đích tăng cường khả năng nghiên cứu trong lĩnh vực này, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp phân tích và dự đoán nâng cao vào các ứng dụng liên quan đến tiền điện tử.

Quá trình đào tạo của mô hình bao gồm một tập dữ liệu được lựa chọn cẩn thận từ hai nguồn chính: CoinMarketCap và các báo cáo nghiên cứu từ các nguồn internet đáng tin cậy.

Chúng tôi vừa mở mã nguồn Theia-Llama-3.1-8B, mô hình ngôn ngữ tập trung vào tiền điện tử của chúng tôi được đào tạo trên một tập dữ liệu được tuyển chọn cẩn thận từ miền blockchain.

Mô hình này vượt trội hơn các mô hình chính thống khác với độ phức tạp thấp hơn và điểm BERT cao hơn.

Đọc toàn bộ blog:… pic.twitter.com/OjA4yB5kCB

— Chainbase (✸,✸) (@ChainbaseHQ) Ngày 11 tháng 10 năm 2024

Sự đóng góp có giá trị của CoinMarketCap

CoinMarketCap đã đóng góp thông tin về 2000 dự án quan trọng nhất trên thị trường dựa trên vốn hóa thị trường của chúng, trong khi các báo cáo nghiên cứu cung cấp phân tích chuyên sâu về tiến độ phát triển và tác động thị trường của các dự án này. Để đảm bảo tính chính xác và tránh trùng lặp, tập dữ liệu đã trải qua quá trình lọc nghiêm ngặt, cả thủ công và thuật toán.

chainbase post

Chainbase đã áp dụng các kỹ thuật tinh chỉnh và tối ưu hóa tiên tiến để cải thiện hiệu suất của mô hình. Sử dụng LoRA (Low-Rank Adaptation) để tinh chỉnh mô hình cơ sở, công ty đã có thể điều chỉnh hiệu quả mô hình được đào tạo trước của mình cho lĩnh vực tiền điện tử. Ngoài ra, việc sử dụng các công cụ như DeepSpeed ​​và LLaMA Factory đã tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và đẩy nhanh quá trình đào tạo. Một tính năng chính là lượng tử hóa mô hình thành định dạng Q8, giúp giảm kích thước và cải thiện hiệu suất, giúp dễ triển khai hơn trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế, chẳng hạn như GPU cấp thấp hơn.

Chainbase đạt được hiệu suất vô song

Hiệu suất của Theia-Llama-3.1-8B được đánh giá bằng cách sử dụng chuẩn mực được phát triển riêng cho các mô hình AI trong tiền điện tử. Phân tích này cho thấy mô hình của Chainbase vượt trội hơn một số phương án thay thế ở các khía cạnh chính như hiểu và tạo thông tin tiền điện tử, định vị nó là một công cụ đầy hứa hẹn cho nghiên cứu blockchain.

Chainbase là mạng dữ liệu đa chuỗi tích hợp thông tin blockchain vào một hệ sinh thái thống nhất. Chainbase có mọi thứ cần thiết để tiếp tục củng cố vị thế dẫn đầu trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo được áp dụng vào thế giới tiền điện tử, thu hút hàng nghìn nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu.