วิธีใช้ LLM สำหรับการวิจัยและการตัดสินใจซื้อขายคริปโต

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) — แบบจำลอง ChatGPT, Gemini, Claude, Llama-family และแบบจำลองอื่นๆ — กลายเป็นผู้ช่วยวิจัยที่ขาดไม่ได้สำหรับนักเทรดและนักวิเคราะห์คริปโตอย่างรวดเร็ว แต่ประเด็นสำคัญสำหรับปี 2025 ไม่ใช่ "LLM ชนะตลาด" แต่เป็นเรื่องราวที่ละเอียดกว่า: LLM สามารถเร่งการวิจัย ค้นหาสัญญาณที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลทั้งแบบออนเชนและออฟเชนที่มีสัญญาณรบกวน และทำให้ขั้นตอนการซื้อขายบางส่วนเป็นระบบอัตโนมัติ — if คุณออกแบบระบบที่เคารพข้อจำกัดของโมเดล ข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ และความเสี่ยงทางการตลาด

LLM มีบทบาทอย่างไรในตลาดการเงิน?

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้พัฒนาอย่างรวดเร็วจากผู้ช่วยแชทไปสู่ส่วนประกอบในกระบวนการวิจัยการซื้อขาย แพลตฟอร์มข้อมูล และเครื่องมือให้คำปรึกษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดคริปโต พวกเขาทำหน้าที่เป็น (1) scalers ของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (ข่าวสาร ฟอรัม เรื่องเล่าบนเครือข่าย) (2) เครื่องสังเคราะห์สัญญาณ ที่ผสานอินพุตที่แตกต่างกันเข้ากับสมมติฐานการค้าที่กระชับ และ (3) เครื่องยนต์อัตโนมัติ สำหรับเวิร์กโฟลว์การวิจัย (การสรุป การสแกน การคัดกรอง และการสร้างแนวคิดเชิงกลยุทธ์) แต่นี่ไม่ใช่เครื่องมือสร้างอัลฟ่าแบบเสียบแล้วใช้งานได้ทันที: การใช้งานจริงแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือเหล่านี้สามารถช่วยนำเสนอแนวคิดและเร่งการวิเคราะห์ได้ ขณะเดียวกันก็ยังให้ผลลัพธ์การซื้อขายที่ไม่ดีนัก เว้นแต่จะใช้ร่วมกับข้อมูลที่เข้มงวด การฟีดข้อมูลแบบเรียลไทม์ ขีดจำกัดความเสี่ยง และการกำกับดูแลโดยมนุษย์

ขั้นตอน — การดำเนินการ LLM ในเวิร์กโฟลว์การซื้อขาย

1. กำหนดการตัดสินใจ: สรุปการวิจัย การสร้างสัญญาณ หรือการดำเนินการอัตโนมัติ
2. ดึงข้อมูลจากแหล่งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง (ราคาแลกเปลี่ยน, หนังสือสั่งซื้อ, บนเชน, ข่าว, โพสต์ในฟอรัม)
3. ใช้ LLM สำหรับการสรุป การสกัดเอนทิตีที่มีชื่อ การให้คะแนนความรู้สึก การแยกวิเคราะห์โทเค็นโนมิกส์ และการใช้เหตุผลข้ามเอกสาร
4. รวมผลลัพธ์ LLM เข้ากับโมเดลเชิงปริมาณ (สถิติ อนุกรมเวลา หรือ ML) และการทดสอบแบบแบ็คเทสต์
5. เพิ่มการตรวจสอบโดยมนุษย์ การควบคุมความเสี่ยง และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง (การดริฟต์ การประสาทหลอน)

LLM สามารถใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึกของตลาดได้อย่างไร?

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของตลาดคือกระบวนการวัดความรู้สึกของผู้เข้าร่วมตลาด (มองว่าเป็นขาขึ้น ขาลง หวาดกลัว หรือโลภ) เกี่ยวกับสินทรัพย์หรือตลาดโดยรวม ความเชื่อมั่นช่วยอธิบายการเคลื่อนไหวของราคาที่ปัจจัยพื้นฐานหรือปัจจัยทางเทคนิคล้วนๆ อาจมองข้ามไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในคริปโต ซึ่งการเล่าเรื่องเชิงพฤติกรรมและความสนใจทางสังคมสามารถสร้างการเคลื่อนไหวที่รวดเร็วและไม่เชิงเส้นได้ การผสมผสานสัญญาณความเชื่อมั่นอัตโนมัติเข้ากับตัวบ่งชี้กระแสข้อมูลบนเครือข่ายและตัวชี้วัดคำสั่งซื้อขาย ช่วยปรับปรุงการรับรู้สถานการณ์และจังหวะเวลา

นิติศาสตรมหาบัณฑิต (LLM) เชื่อมโยงข้อความที่ไม่มีโครงสร้างเข้ากับอารมณ์ความรู้สึกและสัญญาณหัวข้อที่มีโครงสร้างในระดับต่างๆ เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการแบบพจนานุกรมหรือถุงคำแบบง่ายๆ นิติศาสตรมหาบัณฑิตสมัยใหม่สามารถเข้าใจบริบท (เช่น การเสียดสี การถกเถียงเชิงกฎระเบียบอย่างละเอียด) และสามารถสร้างผลลัพธ์หลายมิติ ได้แก่ ขั้วตรงข้ามของอารมณ์ความรู้สึก ความมั่นใจ น้ำเสียง (ความกลัว/ความโลภ/ความไม่แน่นอน) แท็กหัวข้อ และการกระทำที่แนะนำ

การรวบรวมพาดหัวข่าวและความรู้สึกข่าว

ท่อ/บันได

1. กินเข้าไป: ดึงหัวข้อข่าวและบทความจากฟีดที่ผ่านการตรวจสอบ (บริการสายข่าว การประกาศแลกเปลี่ยน การเผยแพร่ของ SEC/CFTC ช่องทางการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัลหลัก)
2. การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนและการประทับเวลา: ลบรายการที่ซ้ำกันและรักษาข้อมูลเมตาของแหล่งที่มา/เวลา
3. RAG (การดึงข้อมูล-การสร้างเสริม): สำหรับบทความยาว ให้ใช้โปรแกรมดึงข้อมูล + LLM เพื่อสร้างบทสรุปสั้นๆ และคะแนนความรู้สึก
4. น้ำหนักรวม: น้ำหนักตามความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มา การเสื่อมสลายของเวลา และการเปิดเผยสินทรัพย์ (การหยุดให้บริการแลกเปลี่ยนระยะสั้น >> ข่าวลือ altcoin ที่ไม่เกี่ยวข้อง)
5. สัญญาณเอาท์พุท: ดัชนีความรู้สึกเชิงตัวเลข (−1..+1) แท็กหัวข้อ (เช่น “การกำกับดูแล” “สภาพคล่อง” “การอัปเกรด”) และบทสรุปภาษาอังกฤษแบบเรียบง่ายสั้นๆ

ตัวอย่างคำเตือน (สั้น):

“สรุปบทความต่อไปนี้เป็นสองบรรทัด จากนั้นพิมพ์ผลลัพธ์ดังนี้: (1) ความรู้สึกโดยรวม , (2) ความเชื่อมั่น (0-1), (3) หัวข้อ (คั่นด้วยจุลภาค), (4) รายการตรวจสอบที่แนะนำ 1–2 รายการ”

ถอดรหัสกระแสโซเชียลมีเดีย

ที่มาและความท้าทาย
Twitter/X, Reddit, Telegram, Discord และแพลตฟอร์มที่ใช้การเข้ารหัส (เช่น ฟอรัมการกำกับดูแลแบบออนเชน) ถือเป็นสิ่งที่หยาบคายและเต็มไปด้วยเนื้อหา: ข้อความสั้น คำย่อ มีม เสียงบอท และการเสียดสี

รูปแบบท่อส่ง

1. กรองก่อน:ลบบอทที่ชัดเจน โพสต์ซ้ำ และสแปมผ่านฮิวริสติกส์ (ความถี่ในการโพสต์ อายุบัญชี อัตราส่วนผู้ติดตาม/กำลังติดตาม) และตัวจำแนก ML
2. Cluster: การจัดกลุ่มข้อความเป็นเธรดการบรรยาย (เช่น "คลัง DAO ถูกแฮ็ก", "ข่าวลือเรื่องการ Airdrop เลเยอร์ 2") การจัดกลุ่มช่วยหลีกเลี่ยงการนับข้อความซ้ำเกินจำนวน
3. ความรู้สึก + เจตนา LLM: ใช้ LLM เพื่อระบุข้อความตามความรู้สึก เจตนา (การรายงาน การส่งเสริม หรือการร้องเรียน) และดูว่าโพสต์นั้นมีข้อมูลใหม่หรือข้อมูลเสริมหรือไม่ ตัวอย่างคำถาม: “ระบุข้อความทางสังคมต่อไปนี้เป็นหนึ่งใน: และให้คะแนนความรู้สึก (-1..+1) พร้อมทั้งระบุว่าโพสต์นี้มีแนวโน้มเป็นผลงานต้นฉบับหรือเป็นการขยายความ”
4. ปริมาตรเทียบกับความเร็ว:คำนวณทั้งปริมาตรสัมบูรณ์และอัตราการเปลี่ยนแปลง — ความเร็วฉับพลันในการขยายมักเกิดขึ้นก่อนการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม
5. การตรวจจับมีม:ใช้ตัวจำแนกแยกหรือการแจ้งเตือน LLM หลายโหมด (รูปภาพ + ข้อความ) เพื่อตรวจจับปั๊มที่ขับเคลื่อนด้วยมีม

คำแนะนำในทางปฏิบัติ: ปฏิบัติต่อความรู้สึกทางสังคมเป็น ตัวบ่งชี้นำที่มีเสียงรบกวนมากมีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจจับระบบในระยะสั้น แต่จะต้องมีการตรวจสอบแบบไขว้กับสัญญาณบนเชนหรือสมุดคำสั่งซื้อก่อนดำเนินการ

เคล็ดลับการใช้งาน

• ใช้ ความคล้ายคลึงกันตามการฝัง เพื่อเชื่อมโยงเรื่องราวที่บรรยายเหตุการณ์เดียวกันข้ามแพลตฟอร์ม
• กำหนด น้ำหนักความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูล และคำนวณดัชนีความรู้สึกถ่วงน้ำหนัก
• การตรวจสอบ ไม่ลงรอยกัน (เช่น ข่าวเชิงบวกแต่มีปฏิกิริยาทางสังคมเชิงลบ) — มักเป็นสัญญาณเตือน

วิธีการใช้ LLM สำหรับการวิเคราะห์พื้นฐานและทางเทคนิค

การวิเคราะห์พื้นฐานและทางเทคนิคคืออะไร?

• การวิเคราะห์พื้นฐาน ประเมินมูลค่าที่แท้จริงของสินทรัพย์จากตัวชี้วัดโปรโตคอล โทเค็นโนมิกส์ กิจกรรมของนักพัฒนา ข้อเสนอการกำกับดูแล ความร่วมมือ สถานะการกำกับดูแล และปัจจัยมหภาค ในคริปโต ปัจจัยพื้นฐานมีความหลากหลาย เช่น ตารางการจัดหาโทเค็น เศรษฐศาสตร์การสเตคกิ้ง การอัปเกรดสัญญาอัจฉริยะ ปริมาณงานของเครือข่าย สถานะของคลัง และอื่นๆ
• การวิเคราะห์ทางเทคนิค (TA) ใช้รูปแบบราคาและปริมาณในอดีต สภาพคล่องบนเครือข่าย และตัวชี้วัดโดยนัยของอนุพันธ์ เพื่ออนุมานพฤติกรรมราคาในอนาคต TA มีความสำคัญอย่างยิ่งในคริปโต เนื่องจากการมีส่วนร่วมของผู้ค้าปลีกที่แข็งแกร่งและพลวัตของรูปแบบที่เป็นจริงด้วยตนเอง

ทั้งสองแนวทางนี้เสริมซึ่งกันและกัน โดยพื้นฐานจะแจ้งให้ทราบถึงการตัดสินใจในระยะยาวและการจัดทำงบประมาณความเสี่ยง ส่วน TA จะให้คำแนะนำเกี่ยวกับเวลาเข้า/ออกและการจัดการความเสี่ยง

มูลค่าตลาดและแนวโน้มของภาคส่วนต่างๆ ต้องใช้ทั้งการรวบรวมเชิงปริมาณและการตีความเชิงคุณภาพ (เช่น เหตุใดโทเค็น Layer-2 จึงได้รับมูลค่าตลาดเพิ่มขึ้น — เนื่องมาจากการแจกฟรีใหม่ๆ แรงจูงใจด้านผลตอบแทน หรือการย้ายข้อมูลของนักพัฒนา) LLM มอบเลเยอร์การตีความเพื่อเปลี่ยนตัวเลขมูลค่าตลาดดิบให้เป็นเรื่องราวที่สามารถลงทุนได้

LLM มีประสิทธิผลมากที่สุดใน การวิจัยเบื้องต้น โดเมน (การสรุปเอกสาร การสกัดภาษาความเสี่ยง ความรู้สึกเกี่ยวกับการอัปเกรด) และ เครื่องเพิ่มกำลัง สำหรับด้านคุณภาพของการวิเคราะห์ทางเทคนิค (การตีความรูปแบบ การสร้างสมมติฐานทางการค้า) สิ่งเหล่านี้เป็นส่วนเสริม ไม่ใช่แทนที่แบบจำลองเชิงปริมาณเชิงตัวเลขที่คำนวณตัวบ่งชี้หรือทำการทดสอบย้อนหลัง

วิธีใช้ LLM สำหรับการวิเคราะห์พื้นฐาน — ทีละขั้นตอน

1. เอกสารสรุปผลการตรวจสอบ/การตรวจสอบ: รวบรวมเอกสารไวท์เปเปอร์ การตรวจสอบ และโพสต์เกี่ยวกับการพัฒนา ขอให้ LLM วิเคราะห์ข้อมูลโทเค็นโนมิกส์ (ตารางการจัดหา การให้สิทธิ) สิทธิ์ในการกำกับดูแล และความเสี่ยงจากการรวมศูนย์ ส่งมอบ: JSON ที่มีโครงสร้างพร้อมฟิลด์: supply_cap, inflation_schedule, vesting (เปอร์เซ็นต์, ไทม์ไลน์), upgrade_mechanism, audit_findings.
2. การวิเคราะห์กิจกรรมของนักพัฒนาและที่เก็บข้อมูล: ฟีดบันทึก commit, ชื่อ PR และการอภิปรายปัญหา ใช้ LLM เพื่อสรุปสถานะและอัตราการแก้ไขวิกฤตของโครงการ
3. การวิเคราะห์คู่สัญญา/คลัง: วิเคราะห์เอกสารการยื่นขององค์กร ประกาศในตลาดหลักทรัพย์ และงบการเงินของคลังเพื่อตรวจจับความเสี่ยงจากการกระจุกตัว
4. สัญญาณควบคุม: ใช้ LLM เพื่อวิเคราะห์ข้อความกำกับดูแลและเชื่อมโยงกับความเสี่ยงในการจำแนกประเภทโทเค็น (หลักทรัพย์เทียบกับสินค้าโภคภัณฑ์) นับเป็นช่วงเวลาที่เหมาะสมอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงการเคลื่อนไหวของ SEC ที่กำลังมุ่งสู่การจัดหมวดหมู่โทเค็น
5. การให้คะแนนการเล่าเรื่อง: รวมผลลัพธ์เชิงคุณภาพ (ความเสี่ยงในการอัพเกรด การรวมศูนย์) เข้าเป็นคะแนนพื้นฐานแบบผสม

ตัวอย่างการกระตุ้น:

“อ่านรายงานการตรวจสอบนี้และจัดทำ: (ก) ความเสี่ยงทางเทคนิคที่ร้ายแรงที่สุด 3 ประการในแง่ของคนทั่วไป (ข) มีสิ่งใดที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ในระดับขนาดใหญ่หรือไม่ (ค) การดำเนินการบรรเทาผลกระทบ”

วิธีใช้ LLM สำหรับการวิเคราะห์ทางเทคนิค — ทีละขั้นตอน

LLM ไม่ใช่เครื่องมือกำหนดราคาแต่สามารถ ใส่คำอธิบายประกอบ แผนภูมิและเสนอคุณลักษณะสำหรับโมเดลเชิงปริมาณ

1. การประมวลผลข้อมูลตลาดล่วงหน้า: จัดทำ LLMs พร้อมด้วยหน้าต่าง OHLCV ที่ผ่านการทำความสะอาดแล้ว ตัวบ่งชี้ที่คำนวณได้ (SMA, EMA, RSI, MACD) และสแน็ปช็อตสมุดคำสั่งซื้อเป็น JSON
2. การจดจำรูปแบบและการสร้างสมมติฐาน: ขอให้ LLM อธิบายรูปแบบที่สังเกตได้ (เช่น "ความแตกต่างอย่างชัดเจนระหว่างเงินไหลเข้าบนเครือข่ายและราคา" → ตั้งสมมติฐานว่าเหตุใด)
3. ข้อเสนอแนะด้านวิศวกรรมคุณลักษณะ: สร้างคุณสมบัติของผู้สมัคร (เช่น การเปลี่ยนแปลง 1 ชั่วโมงในกระแสเงินสุทธิของการแลกเปลี่ยนหารด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 7 วัน ทวีตต่อนาที * อัตราการระดมทุน)
4. การถ่วงน้ำหนักสัญญาณและการวิเคราะห์สถานการณ์: ใช้แบบจำลองเพื่อเสนอกฎเกณฑ์แบบมีเงื่อนไข (หากความเร็วทางสังคม > X และการไหลสุทธิ > Y แสดงว่ามีความเสี่ยงสูง) ตรวจสอบผ่านการทดสอบย้อนหลัง

ใช้ I/O ที่มีโครงสร้าง (JSON) สำหรับเอาท์พุตของโมเดลเพื่อให้สามารถใช้งานโปรแกรมได้

วิเคราะห์มูลค่าตลาดและแนวโน้มภาคส่วนด้วย LLM ได้อย่างไร

มูลค่าตลาดสะท้อนถึงกระแสมูลค่าในตลาดคริปโทเคอร์เรนซี ช่วยให้เทรดเดอร์เข้าใจว่าภาคส่วนหรือสินทรัพย์ใดมีอิทธิพลเหนือตลาด ณ เวลาใดเวลาหนึ่ง อย่างไรก็ตาม การติดตามการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ด้วยตนเองอาจใช้เวลานานมาก แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถช่วยปรับปรุงกระบวนการนี้ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยวิเคราะห์อันดับมูลค่าตลาด ปริมาณการซื้อขาย และการเปลี่ยนแปลงของอิทธิพลเหนือตลาดของคริปโทเคอร์เรนซีหลักๆ ได้ภายในไม่กี่วินาที

ด้วยเครื่องมือ AI เช่น Gemini หรือ ChatGPT ผู้ค้าสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพของสินทรัพย์แต่ละรายการเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ระบุโทเค็นที่กำลังได้รับหรือสูญเสียส่วนแบ่งการตลาด และตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของการหมุนเวียนภาคส่วน เช่น กองทุนเปลี่ยนจากโทเค็น Layer-1 ไปเป็น DeFi หรือโครงการที่เกี่ยวข้องกับ AI

แนวทางปฏิบัติ

1. การนำเข้าข้อมูล: ดึงข้อมูลแคปและเซกเตอร์จากแหล่งที่เชื่อถือได้ (CoinGecko, CoinMarketCap, API ของ Exchange, ภาพรวมอุปทานบนเชน) ปรับเซกเตอร์/แท็กให้เป็นมาตรฐาน (เช่น L1, L2, DeFi, CeFi, NFT)
2. การสร้างเรื่องราวอัตโนมัติ:ใช้ LLM เพื่อจัดทำรายงานหัวข้อที่กระชับ: “ภาคส่วน X ได้รับส่วนแบ่งตลาดรวม Y% ใน 30 วัน โดยได้รับแรงหนุนจาก A (การอัปเกรดโปรโตคอล) และ B (ความชัดเจนด้านกฎระเบียบ) — หลักฐานสนับสนุน: ”
3. ตรวจสอบไขว้กับข้อมูล alt: ให้ LLM เชื่อมโยงการเคลื่อนไหวของภาคส่วนกับสัญญาณที่ไม่ใช่ราคา (กิจกรรมของนักพัฒนา กระแสของ stablecoin การเปลี่ยนแปลงของราคา NFT) ขอให้ LLM สร้างสมมติฐานเชิงสาเหตุแบบจัดอันดับและจุดข้อมูลที่สนับสนุนสมมติฐานแต่ละข้อ
4. การตรวจจับแนวโน้มและการแจ้งเตือน:สร้างการแจ้งเตือนที่กำหนดเกณฑ์ (เช่น "หากส่วนแบ่งมูลค่าตลาดของภาคส่วนเพิ่มขึ้นมากกว่า 5% ใน 24 ชั่วโมง และกิจกรรมของนักพัฒนาเพิ่มขึ้นมากกว่า 30% เมื่อเทียบเป็นสัปดาห์ต่อสัปดาห์ ให้ตั้งค่าสถานะสำหรับการวิจัย") — ให้ LLM ระบุเหตุผลไว้ในเนื้อหาการแจ้งเตือน

คำแนะนำในทางปฏิบัติ: เก็บดัชนีการอ้างอิงแบบไขว้: สำหรับสัญญาณที่ได้มาจากเรื่องเล่าใดๆ ให้บันทึกข้อมูลแหล่งที่มาและวันที่เวลาเพื่อให้การปฏิบัติตามข้อกำหนดและผู้ตรวจสอบสามารถติดตามการตัดสินใจใดๆ กลับไปยังเนื้อหาต้นฉบับได้

ขั้นตอนในการสร้างกระบวนการวิจัยการเข้ารหัสตาม LLM

ด้านล่างนี้คือรายการขั้นตอนปฏิบัติที่ครอบคลุมและนำไปปฏิบัติจริง ซึ่งคุณสามารถนำไปปฏิบัติได้ แต่ละขั้นตอนประกอบด้วยการตรวจสอบที่สำคัญและจุดสัมผัสเฉพาะสำหรับหลักสูตร LLM

ขั้นตอนที่ 1 — กำหนดวัตถุประสงค์และข้อจำกัด

• กำหนดบทบาทของ LLM: เครื่องกำเนิดไอเดีย การสกัดสัญญาณ ตัวช่วยการค้าอัตโนมัติ การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดหรือการรวมกัน
• ข้อจำกัด: ความหน่วง (แบบเรียลไทม์? รายชั่วโมง?) ต้นทุน และขอบเขตด้านกฎระเบียบ/การปฏิบัติตาม (เช่น การเก็บข้อมูล การลบข้อมูลส่วนบุคคล)

ขั้นตอนที่ 2 — แหล่งข้อมูลและการนำเข้าข้อมูล

• ข้อความ: API ข่าว, RSS, การเผยแพร่ SEC/CFTC, GitHub, เอกสารโปรโตคอล (อ้างอิงการยื่นเอกสารหลักสำหรับเหตุการณ์ทางกฎหมาย/ข้อบังคับ)
• สังคม:สตรีมจาก X, Reddit, Discord (พร้อมตัวกรองบอท)
• บนห่วงโซ่: ธุรกรรม, เหตุการณ์สัญญาอัจฉริยะ, ภาพรวมอุปทานโทเค็น
• ตลาด: สมุดคำสั่งซื้อขายแลกเปลี่ยน, เครื่องหมายการค้า, ฟีดราคาแบบรวม

ทำให้การรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติและการกำหนดมาตรฐาน จัดเก็บสิ่งประดิษฐ์ดิบเพื่อการตรวจสอบ

ขั้นตอนที่ 3 — การประมวลผลล่วงหน้าและการจัดเก็บ

• แบ่งเอกสารยาวเป็นโทเค็นและแบ่งเป็นกลุ่มอย่างเหมาะสมเพื่อการเรียกค้นข้อมูล
• เก็บข้อมูลที่ฝังไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์สำหรับ RAG
• รักษาเลเยอร์เมตาข้อมูล (แหล่งที่มา, ไทม์สแตมป์, ความน่าเชื่อถือ)

ขั้นตอนที่ 4 — การเลือกและประสานงานแบบจำลอง

• เลือก LLM (หรือชุดเล็ก) สำหรับงานที่แตกต่างกัน (โมเดลที่เร็วและถูกกว่าสำหรับความรู้สึกง่ายๆ โมเดลการให้เหตุผลแบบ high cap สำหรับบันทึกการวิจัย) ดูคำแนะนำโมเดลด้านล่าง

ขั้นตอนที่ 5 — คำแนะนำการออกแบบและเทมเพลต

• สร้างเทมเพลตคำเตือนที่นำมาใช้ซ้ำได้สำหรับงานต่างๆ เช่น การสรุป การสกัดเอนทิตี การสร้างสมมติฐาน การให้คะแนนความรู้สึก และการสร้างโค้ด
• รวมถึงคำแนะนำที่ชัดเจน กล่าวถึง ข้อความสั้นๆ (ข้อความหรือ URL) ที่ใช้เพื่อให้ได้ข้อสรุป — วิธีนี้ช่วยปรับปรุงการตรวจสอบได้

ตัวอย่างคำกระตุ้น (ความรู้สึก):

บริบท: ภารกิจ: ให้คะแนนความรู้สึก (-1..+1) อธิบายเหตุผลสั้นๆ 1–2 ประโยค และเน้นข้อความสามข้อที่มีผลต่อคะแนน ใช้ภาษาสุภาพหากไม่แน่ใจ และระบุความมั่นใจ (ต่ำ/กลาง/สูง)

ขั้นตอนที่ 6 — การประมวลผลหลังการประมวลผลและการสร้างคุณลักษณะ

• แปลงผลลัพธ์ LLM ให้เป็นคุณลักษณะตัวเลข (sentiment_x, narrative_confidence, governance_risk_flag) พร้อมด้วยฟิลด์ที่มาที่เชื่อมโยงกับข้อความต้นฉบับ

ขั้นตอนที่ 7 — การทดสอบย้อนหลังและการตรวจสอบ

• สำหรับสัญญาณผู้สมัครแต่ละราย ให้รันการทดสอบย้อนหลังแบบเดินหน้าพร้อมกับต้นทุนธุรกรรม การลื่นไถล และกฎการกำหนดขนาดตำแหน่ง
• ใช้การตรวจสอบแบบไขว้และทดสอบการโอเวอร์ฟิตติ้ง: LLM สามารถสร้างกฎที่ออกแบบมาเกินความจำเป็นซึ่งล้มเหลวในการซื้อขายจริงได้

คุณควรพิจารณาใช้โมเดลใดสำหรับงานที่แตกต่างกัน?

งานน้ำหนักเบา ในสถานที่/ไวต่อความหน่วง

Llama 4.x / รุ่น Mistral / จุดตรวจที่ปรับแต่งขนาดเล็กกว่า — เหมาะสำหรับการนำไปใช้งานในพื้นที่ เมื่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูลหรือความล่าช้าเป็นสิ่งสำคัญ ใช้เวอร์ชันที่วัดปริมาณได้เพื่อประสิทธิภาพด้านต้นทุน

การใช้เหตุผล การสรุป และความปลอดภัยคุณภาพสูง

• ตระกูล OpenAI GPT-4o — ผู้เชี่ยวชาญด้านการใช้เหตุผล การสร้างโค้ด และการสรุปข้อมูล มีความเชี่ยวชาญอย่างกว้างขวางในกระบวนการผลิต
• ซีรีส์ Anthropic Claude — เน้นย้ำด้านความปลอดภัยและการสรุปในบริบทยาว เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนด
• Google Gemini Pro/2.x — ความสามารถที่ยอดเยี่ยมสำหรับมัลติโหมดและบริบทยาวสำหรับการสังเคราะห์หลายแหล่ง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการเลือกแบบจำลอง

• ใช้ LLM ทางการเงินเฉพาะทางหรือจุดตรวจสอบที่ปรับแต่งอย่างละเอียด เมื่องานต้องใช้ศัพท์เฉพาะด้าน ภาษาเชิงกฎระเบียบ หรือการตรวจสอบ
• ใช้ การกระตุ้นแบบไม่กี่ช็อตในโมเดลทั่วไป สำหรับงานสำรวจ ให้ย้ายไปใช้การปรับแต่งละเอียดหรือการดึงข้อมูลแบบจำลองเพิ่มเติมเมื่อคุณต้องการเอาต์พุตที่สม่ำเสมอและทำซ้ำได้
• สำหรับการใช้งานการผลิตที่สำคัญ ให้ใช้ชุดคำสั่ง: โมเดลการเรียกคืนสูงเพื่อทำเครื่องหมายผู้สมัคร + ผู้เชี่ยวชาญด้านความแม่นยำสูงเพื่อยืนยัน

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง LLM API ล่าสุดได้ เช่น คล็อด ซอนเน็ต 4.5 API และ GPT 5.1 เป็นต้นผ่าน CometAPI รุ่นใหม่ล่าสุด ได้รับการอัปเดตอยู่เสมอจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !

หากคุณต้องการทราบเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราที่ VK, X และ ไม่ลงรอยกัน!