論文の概要: Blockchain Data Analysis in the Era of Large-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09640v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 07:32:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:03:26.198657
• Title: Blockchain Data Analysis in the Era of Large-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるブロックチェーンデータ分析
• Authors: Kentaroh Toyoda, Xiao Wang, Mingzhe Li, Bo Gao, Yuan Wang, Qingsong Wei,
• Abstract要約: 既存のブロックチェーンデータ分析ツールは、データの不足、一般化可能性の欠如、推論能力の欠如など、課題に直面している。 大きな言語モデル(LLM)がこれらの課題を軽減することができると信じています。 本稿では,LLM統合ブロックチェーンデータ分析における潜在的な技術と設計パターンを体系的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.81035847078574
• License:
• Abstract: Blockchain data analysis is essential for deriving insights, tracking transactions, identifying patterns, and ensuring the integrity and security of decentralized networks. It plays a key role in various areas, such as fraud detection, regulatory compliance, smart contract auditing, and decentralized finance (DeFi) risk management. However, existing blockchain data analysis tools face challenges, including data scarcity, the lack of generalizability, and the lack of reasoning capability. We believe large language models (LLMs) can mitigate these challenges; however, we have not seen papers discussing LLM integration in blockchain data analysis in a comprehensive and systematic way. This paper systematically explores potential techniques and design patterns in LLM-integrated blockchain data analysis. We also outline prospective research opportunities and challenges, emphasizing the need for further exploration in this promising field. This paper aims to benefit a diverse audience spanning academia, industry, and policy-making, offering valuable insights into the integration of LLMs in blockchain data analysis.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンデータ分析は、洞察の導き、トランザクションの追跡、パターンの特定、分散ネットワークの完全性とセキュリティの確保に不可欠である。 不正検出、規制コンプライアンス、スマートコントラクト監査、分散金融(DeFi)リスク管理など、さまざまな分野で重要な役割を果たしている。 しかし、既存のブロックチェーンデータ分析ツールは、データの不足、一般化可能性の欠如、推論能力の欠如など、課題に直面している。 大規模言語モデル(LLM)はこれらの課題を軽減することができると考えているが、ブロックチェーンデータ分析におけるLLMの統合を包括的かつ体系的に議論する論文は見受けられていない。 本稿では,LLM統合ブロックチェーンデータ分析における潜在的な技術と設計パターンを体系的に検討する。 我々はまた、将来的な研究の機会と課題を概説し、この将来性のある分野におけるさらなる探索の必要性を強調している。 本稿では,ブロックチェーンデータ分析におけるLLMの統合に関する貴重な洞察を提供するとともに,学術,産業,政策決定にまたがる多様なオーディエンスに利益をもたらすことを目的とする。

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