EtherscanがAIを搭載したCode Readerを開始

6月19日、Ethereumのブロックエクスプローラー兼アナリティクスプラットフォームであるEtherscanは、人工知能を利用して特定の契約アドレスのソースコードを取得し解釈する「Code Reader」と呼ばれる新しいツールを発表しました。ユーザーの入力に応じて、Code ReaderはOpenAIの大規模言語モデル(LLM)を使って応答を生成し、契約のソースコードファイルに関する洞察を提供します。Etherscanの開発者は以下のように述べています:

“このツールを使用するには、有効なOpenAI APIキーと十分なOpenAI使用制限が必要です。このツールはAPIキーを保存しません。”

Code Readerの用途には、AIによる説明を用いた契約のコードの深い洞察の獲得、Ethereumデータに関連するスマートコントラクト関数の包括的なリストの取得、および基礎となる契約が分散型アプリケーション(dApps)とどのように相互作用するかの理解が含まれます。開発者は「契約ファイルが取得されたら、特定のソースコードファイルを読み取ることができます。また、AIと共有する前にUI内で直接ソースコードを変更することもできます。」と述べました。

AIブームの中で、一部の専門家は現在のAIモデルの実現可能性について警告しています。シンガポールのベンチャーキャピタルファームであるForesight Venturesが最近発表した報告書によると、「コンピューティングパワーの資源は、今後の10年間で次の大きな戦場になる」とのことです。ただし、分散型分散コンピューティングパワーネットワークで大規模なAIモデルのトレーニングがますます求められているにもかかわらず、研究者たちは、現在のプロトタイプは複雑なデータ同期、ネットワーク最適化、データプライバシー、セキュリティ上の懸念などの重大な制約に直面していると述べています。

例えば、Foresightの研究者は、単精度浮動小数点表現で1750億のパラメータを持つ大規模なモデルのトレーニングには約700ギガバイトが必要であることを指摘しました。ただし、分散トレーニングでは、これらのパラメータをコンピューティングノード間で頻繁に転送および更新する必要があります。100のコンピューティングノードの場合、各ノードが各ユニットステップですべてのパラメータを更新する必要がある場合、モデルは秒間70テラバイトのデータを転送する必要があり、ほとんどのネットワークの容量を超えます。研究者たちは以下のようにまとめました。

“多くの場合、小規模なAIモデルはまだより実現可能な選択肢であり、大型モデルのFOMOの潮流に早急に乗りすぎるべきではありません。”

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