要約
ブロックチェーン テクノロジーが急速に進化するにつれて、効率性、セキュリティ、スケーラビリティの向上に対する需要が高まっています。Transformer モデルは、強力な深層学習アーキテクチャとして、ブロックチェーンのさまざまな課題に対処する上で前例のない可能性を示しています。
しかし、ブロックチェーンにおける Transformer アプリケーションの体系的なレビューは不足しています。
この論文は、200 を超える関連論文を調査し、ブロックチェーン アプリケーションにおけるトランスフォーマーの実際の事例と研究の進捗状況を包括的にレビューすることで、この研究のギャップを埋めることを目的としています。
私たちの調査は、異常検出、スマートコントラクトのセキュリティ分析、暗号通貨の予測とトレンド分析、コード概要の生成などの主要分野をカバーしています。
さまざまなブロックチェーン ドメインにわたる Transformer の進歩を明確に表現するために、ドメイン指向の分類システムを採用し、現在のブロックチェーン研究における主要な課題に基づいて代表的な手法を整理して紹介します。
各研究領域について、最初にその背景と目的を紹介し、次にこれまでの代表的な手法をレビューしてその限界を分析し、最後に Transformer モデルによってもたらされた進歩を紹介します。
さらに、データ プライバシー、モデルの複雑さ、リアルタイム処理要件など、Transformer を利用する際の課題についても調査します。
最後に、この記事では将来の研究の方向性を提案し、Transformer アーキテクチャを深く調査して特定のブロックチェーン アプリケーションに適応させることの重要性を強調し、ブロックチェーン テクノロジーの開発促進におけるその潜在的な役割について説明します。
このレビューは、ブロックチェーン技術と機械学習の統合開発に新たな視点と研究基盤を提供し、ブロックチェーン技術のさらなる革新と応用拡大を支援することを目的としています。
要約(オリジナル)
As blockchain technology rapidly evolves, the demand for enhanced efficiency, security, and scalability grows.Transformer models, as powerful deep learning architectures,have shown unprecedented potential in addressing various blockchain challenges. However, a systematic review of Transformer applications in blockchain is lacking. This paper aims to fill this research gap by surveying over 200 relevant papers, comprehensively reviewing practical cases and research progress of Transformers in blockchain applications. Our survey covers key areas including anomaly detection, smart contract security analysis, cryptocurrency prediction and trend analysis, and code summary generation. To clearly articulate the advancements of Transformers across various blockchain domains, we adopt a domain-oriented classification system, organizing and introducing representative methods based on major challenges in current blockchain research. For each research domain,we first introduce its background and objectives, then review previous representative methods and analyze their limitations,and finally introduce the advancements brought by Transformer models. Furthermore, we explore the challenges of utilizing Transformer, such as data privacy, model complexity, and real-time processing requirements. Finally, this article proposes future research directions, emphasizing the importance of exploring the Transformer architecture in depth to adapt it to specific blockchain applications, and discusses its potential role in promoting the development of blockchain technology. This review aims to provide new perspectives and a research foundation for the integrated development of blockchain technology and machine learning, supporting further innovation and application expansion of blockchain technology.
arxiv情報
| 著者 | Tianxu Liu,Yanbin Wang,Jianguo Sun,Ye Tian,Yanyu Huang,Tao Xue,Peiyue Li,Yiwei Liu |
| 発行日 | 2024-09-05 11:09:38+00:00 |
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