ChatGPTを使用するWeb3開発者が直面する課題

チャットボットは、顧客エクスペリエンスの向上と業務の効率化に貢献する費用対効果の高い手段として、あらゆる規模や業界のビジネスで大流行しています。

2018年には、チャットボット市場は約4億3520万ドルの価値がありました。専門家の予測によれば、チャットボット市場は2025年までに23億ドルに達するでしょう。それは予測期間における年平均成長率(CAGR)が26.9%です。チャットボット市場がどれほど急速に成長しているかを見ると驚きます。

チャットボットは、電子商取引、銀行、金融、医療、およびカスタマーサービスなど、ますます広範に使用されています。その使用は、電子商取引において年間80億ドル以上のコスト削減と、カスタマーサービスコストの30%削減をもたらしました。

ですから、まだチャットボットに乗り遅れているのであれば、可能性を探索する時が来ているかもしれません。

ChatGPTなどのチャットボットとのやり取りにおける実際の課題

ChatGPTのようなチャットボットは、Web3スペース(常に分散データコンピューティングの需要がある領域)でダイナミックな役割を果たしています。この文脈では、AI言語モデルの使用価値を理解し、Web3の開発業務を強化し効率化することが重要です。

ただし、事前に定義されたWeb3トレーニングモデルがない場合、ChatGPTはいくつかの重要な課題に直面します。たとえば、Web3の開発者が複雑なテキストからSQLへの変換を必要とするプロンプトをChatGPTに与えるシナリオを考えてみましょう。

課題1: トレーニングモデルの不足

ChatGPTは、開発者のプロジェクトデータベースに詳しくなく、NQLロジックをSQLレスポンスにマッピングすることができません。そのため、Web3の開発者のプロンプトに対して不正確なSQLレスポンスを提供します。これは、開発者のプロジェクトデータベースのスキーマ・ケイデンスやプライマリキー、外部キーについて知識がないためです。

NQLからSQLへの変換には、2つの主要なデータセットが関与しています。1つはWikiSQL(言語インタフェースを構築するための大規模な注釈付きコーパス)であり、もう1つはSpider(大規模な注釈付きの意味解析とテキストからSQLへのデータセット)です。

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今、ChatGPTのようなチャットボットは、基礎となるデータベースのスキーマ・ケイデンスを理解し、新しいスキーマに慣れる必要があります。現在、これを実現するために、Web3の開発者はChatGPTにプロンプトを入力してデータベース全体をトレーニングします。プロンプトを使用したトレーニングデータモデルは、一定数のトークンを必要とするため、ChatGPTのクエリ処理コストが非常に高額になります。

課題2: クエリ処理の高コスト

もう1つの重要な課題は、ChatGPTの最新バージョンGPT 4のコスト計算です。開発者がテキストクエリに3〜4語入力するたびに、ChatGPTはトークンを請求します。

したがって、完全なWeb3プロジェクトデータベースのサイズを考慮すると、1つの完全な機能を備えたアプリケーション開発には1,000トークン以上のコストがかかる可能性があります(最大で8,192〜32,768トークンにもなります)。

Mobula(クリプトアグリゲーター)の共同創設者であるジュリアンによれば、ChatGPTはWeb3でのイノベーションに革命をもたらすツールですが、特定のWeb3プロジェクトを構築し成長させるための技術的なポテンシャルには欠けています。

これらの課題を緩和するための潜在的な手段

テキストをSQLに変換できる既にトレーニングされた巨大な言語モデルを構築することは、AI開発者が注目すべき重要なステップです。

現実的に言えば、トレーニング済みモデルを構築することはチャットボットの発明において重要なステップです。代わりに、チャットボットが独自に進化するためには、プロジェクトデータベースとビジネスインテリジェンス(BI)の使用方法を教える必要があります。このトレーニングにより、チャットボットがデータベースのスキーマ・ケイデンスを理解し、Web3コードの作成をスピードアップすることが容易になります。

ChatGPTのようなチャットボットは、Web3プロジェクトのデータベース構造、プライマリキー、外部キー、スキーマ・ケイデンスに合わせてカスタマイズされ、コストを削減することができます。

繰り返しデータベースとスキーマコードを入力し、3〜4語ごとにトークンを支払うことを避けて、Web3開発のための一度きりのチャットボットトレーニングに集約されたトークンコストを利用してください。

エンドノート

ChatGPTのようなチャットボットは、進化するWeb3技術と共に、dApp開発の重要なプラットフォームとして浮上しています。しかし、これらのシステムにチャットボットを統合する際に、開発者はいくつかの基本的な障壁に直面します。

ChatGPTアーキテクチャのアップグレードにより、モデルが適切なWeb3およびdAppコードのパターンを認識および生成する能力を示すことができます。また、dApp開発のための多言語プログラミング言語もサポートしています。

したがって、ChatGPTの現実的な問題を解決することにより、未来のdAppおよびWeb3の進歩に新しい可能性を提供する、シームレスで適応性のある生成型AIモデルを構築することができます。

Vinita Rathiは、Web3、データ、およびブロックチェーンに特化したSystangoの創設者兼最高経営責任者です。

この記事は、ブロックチェーン技術業界のシニアエグゼクティブおよび専門家の選別された組織であるKocoo Innovation Circleを通じて公開されました。Kocooの意見は必ずしも反映されていません。

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