要約
ブロックチェーン スマート コントラクトは、分散型金融を含むさまざまなドメインにわたる分散型アプリケーションの開発を促進してきました。
ただし、計算リソースの制約とデータ サイロの蔓延により、現在のスマート コントラクトは、インテリジェントな分析や推論などのタスクに大規模言語モデル (LLM) の強力な機能を最大限に活用する際に大きな課題に直面しています。
このギャップに対処するために、このペーパーでは、LLM をブロックチェーン データ {\sysname} と統合するためのユニバーサル フレームワークを提案および実装し、ブロックチェーンと LLM の間の相互運用性の障壁を効果的に克服します。
意味論的な関連性と真実発見手法を組み合わせることで、LLM によって生成されたデータの精度と信頼性を大幅に向上させる革新的なデータ集約アプローチ {\funcname} を導入します。
フレームワークの有効性を検証するために、10 個の Oracle ノードと 5 つの LLM モデル間の Q&A インタラクションをキャプチャした 3 種類の質問で構成されるデータセットを構築します。
実験結果は、悪意のあるノードが 40% ある場合でも、提案されたソリューションにより、最適なベースラインと比較してデータ精度が平均 17.74% 向上することを示しています。
この研究は、スマート コントラクトのインテリジェントな機能強化のための革新的なソリューションを提供するだけでなく、LLM とブロックチェーン テクノロジー間の緊密な統合の可能性を強調し、将来のスマート コントラクトのよりインテリジェントで複雑なアプリケーションへの道を開きます。
要約(オリジナル)
Blockchain smart contracts have catalyzed the development of decentralized applications across various domains, including decentralized finance. However, due to constraints in computational resources and the prevalence of data silos, current smart contracts face significant challenges in fully leveraging the powerful capabilities of Large Language Models (LLMs) for tasks such as intelligent analysis and reasoning. To address this gap, this paper proposes and implements a universal framework for integrating LLMs with blockchain data, {\sysname}, effectively overcoming the interoperability barriers between blockchain and LLMs. By combining semantic relatedness with truth discovery methods, we introduce an innovative data aggregation approach, {\funcname}, which significantly enhances the accuracy and trustworthiness of data generated by LLMs. To validate the framework’s effectiveness, we construct a dataset consisting of three types of questions, capturing Q\&A interactions between 10 oracle nodes and 5 LLM models. Experimental results demonstrate that, even with 40\% malicious nodes, the proposed solution improves data accuracy by an average of 17.74\% compared to the optimal baseline. This research not only provides an innovative solution for the intelligent enhancement of smart contracts but also highlights the potential for deep integration between LLMs and blockchain technology, paving the way for more intelligent and complex applications of smart contracts in the future.
arxiv情報
| 著者 | Youquan Xian,Xueying Zeng,Duancheng Xuan,Danping Yang,Chunpei Li,Peng Fan,Peng Liu |
| 発行日 | 2024-12-06 16:43:58+00:00 |
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