洪夢澤 HashKey Group高級研究員
大語言模型（LLM）是一種基於深度學習的人工智能系統，能夠處理和生成接近人類水平的文本。這些模型通過在海量文本數據上進行訓練，掌握語言模式和語義關聯，廣泛應用於信息處理、文本生成和問題解答等任務。隨着技術進步，大語言模型正從「通用工具」向「垂直領域專家」演進，以精準滿足特定行業的專業需求。
在傳統金融領域，金融大語言模型（FinLLM）是為行業定製的人工智能工具。這些模型在通用語言能力基礎上，融入金融領域的專業知識，涵蓋市場分析、風險評估和合規要求。例如，2020年推出的FinBERT專為金融文本分析設計，廣泛用於市場情緒分析和投資預測。2023年問世的BloombergGPT利用3,630億個金融相關詞語訓練，能精準解讀財務報告、市場新聞和監管文件。
Web3依託區塊鏈技術，強調去中心化、用戶主權和透明性，正迅速崛起，與傳統金融並駕齊驅。其涉及加密貨幣、虛擬資產和去中心化應用，數據來源動態多樣，如鏈上交易紀錄和社區互動。通用金融模型難以適應Web3的分布式特性，因此專屬Web3大語言模型應運而生。這些模型針對區塊鏈環境優化，處理實時鏈上數據和智能合約邏輯，滿足加密市場的高波動性和複雜需求。
金融垂直大模型的必要性源於行業海量複雜數據，包括實時行情、公司財報和全球經濟新聞。通用模型難以捕捉金融術語的細微差別，而專屬模型滿足企業對準確性、效率及合規審查的嚴苛要求。
Web3模型已有不少範例
在Web3領域，多個垂直大語言模型已脫穎而出。這些模型依託鏈上數據進行訓練，確保在區塊鏈和加密貨幣場景中具備高準確性和適用性。鏈上數據包括交易紀錄、合約交互和去中心化協議信息，結合新聞和社交媒體等外部數據，形成全面的訓練基礎。這些模型廣泛應用於Web3生態的基礎設施建設，為去中心化應用提供強大支持。一些典型的應用案例包括：
ChainGPT的Solidity LLM是一款開源模型，專為生成Solidity智能合約而設計。其訓練數據包含多樣化的區塊鏈開發場景，融合鏈上合約樣本和基準測試提示，能夠生成安全且高效的合約。這款模型顯著提升了開發效率，助力開發者快速構建去中心化應用。
FLock Web3 Foundation Model基於Alibaba的Qwen架構，訓練數據包括高質量鏈上數據，如區塊鏈邏輯、去中心化金融（DeFi）策略和智能合約內容。該模型在多鏈分析和實時合約交互中表現卓越，基準測試顯示其性能超越GPT-4o和Gemini Flash 2.0等通用模型，特別適用於複雜Web3任務。
CryptoTrade是一款基於GPT系列的交易代理，訓練數據整合鏈上交易紀錄與外部市場信息，支持零-shot交易能力，無需額外訓練即可分析加密市場趨勢，優化投資組合和DeFi操作。其結果具備高可解釋性，為用戶提供清晰的決策依據。
為支持Web3大語言模型發展，新型基礎設施需求正被廣泛挖掘。OpenLedger的專屬語言模型利用Datanets數據集，包含驗證過的鏈上數據，優化DeFi和身份管理應用，並支持數據歸屬證明，激勵生態參與。Assisterr平台提供基於精選鏈上交易數據訓練的小型模型，適合低成本部署，生成DeFi機器人和客戶支持代理，提升運營效率。這些模型通過鏈上數據深度整合，確保在Web3環境中可靠運行，精準滿足去中心化生態的多樣需求。
降本增效作用顯著 勢成新驅動力
Web3模型的興起反映了技術與數字經濟的融合，驅動去中心化生態的創新與普及。隨着鏈上數據可用性提高，模型將更精準地處理複雜任務。隱私和計算成本等挑戰有望通過聯邦學習和零知識證明等技術緩解。開源模型的增加將降低研發門檻，鼓勵全球創新。大小模型搭配的策略將有效優化資源分配，降低應用成本，構建普惠高效的智能引擎。這些模型將成為Web3生態的核心驅動力，顯著提升去中心化金融和治理的透明性與效率，重塑數字經濟格局。
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