LangChainBitcoin：大型語言模型與比特币的完美結合

作者：Che Kohler. 編譯：Cointiem.com QDD

大型語言模型（LLMs）是一種人工智能（AI），它們通過大量的文本和代碼資料集進行訓練。這使得它們能夠執行各種任務，例如生成文本、翻譯語言和編寫不同類型的創意内容。在過去的一年裡，LLMs越來越受歡迎，OpenAI的GPT-3模型向公衆開放，成為全球增長最快的應用之一。

雖然ChatGPT可能被誤認為是LLM，但實際上有許多競争對手，有些是閉源的，有些是開源的。Google的Bard和Meta的LLaMA等LLMs也熱衷于探索這項新技術的可能性，并利用它們自己的資料集、網頁抓取工具、權重和改進來提高它們的功能。

LLMs已經面世，随着它們逐漸被更多人使用并輸入提示和提供資訊，這些模型為使用者提供價值，并随着時間的推移不斷改進。現在可能看起來像是笨重的噱頭，隻能解決某些特定的問題，但它們有可能成為取代我們今天使用的大部分軟體和服務的通用工具。

雖然LLMs的未來難以預測，但現有的LLMs在早期采用者紛紛湧入，使用量不斷增長。LLMs變得如此受歡迎有很多原因。

1. 首先，它們可以通路和處理大量的資訊，使其能夠快速學習和适應新情況，并執行各種功能，包括撰寫内容、總結内容、翻譯内容、提供研究服務甚至編碼和調試。

2. 其次，它們可以生成與人類寫作的文本無法區分的文本，使其非常适合各種應用，如聊天機器人、客戶服務和營銷。

3. 最後，它們不斷更新和改進，這意味着它們的功能不斷擴充。

流行的LLMs由大型科技公司集中控制和資助

您今天與之互動最多的流行LLMs目前由少數幾家大型科技公司集中控制，很少有人在自己的裝置上運作LLMs。大多數使用者對這項技術還不太投入，他們更願意讓這些模型在雲伺服器上運作，需要時再使用。

這意味着這些公司對這些模型的使用方式和通路權限擁有很大的權力。此外，開發和訓練LLMs是昂貴的，這意味着這些公司可以利用它們龐大的财力補貼這些模型的成本。微軟和谷歌等公司願意在這些努力上燒錢，以改進他們的模型并建立一個他們可以在使用者立足點足夠牢固時實作貨币化的客戶群。

這種權力的集中引發了幾個問題。

1. 首先，它可能導緻LLMs被惡意用于傳播錯誤資訊等惡意目的。

2. 其次，它可能對大型科技公司不公平地優先于小型企業和初創企業，并推動大規模整合甚至更大的壟斷。

3. 最後，它可能使使用者難以控制自己的資料和隐私。

缺乏明确的貨币化路徑

LLMs面臨的最大挑戰之一是需要明确的貨币化路徑。雖然這些模型可以生成各種有價值的産品和服務，但仍然需要明确如何以盈利和可持續的方式銷售這些産品和服務，使其在全球範圍内獲得可行性。

建構LLMs的企業可以選擇将其産品建構到像OpenAI這樣的大型LLM提供商中，并相信它們将保持市場領先地位；也可以冒險獨立建構自己的模型；或者嘗試找出如何建構一個利用流行模組化軟體如GPT、LLaMA和BARD的人工智能。

此外，這些企業還需要針對特定的領域進行定位；例如，一個僅用于客戶關系管理（CRM）客戶調查的LLM在全球範圍内會很受歡迎，但以一種成本有效的方式将其引入全球各地的企業更為複雜。雖然該産品完全是數字化和無實體的，但通過法定管道進行貨币化存在風險，涉及一系列的保管人和支付處理器以及外彙和清算風險。

這種缺乏明确的貨币化路徑使投資者難以支援LLMs的發展。是以，LLM研究領域目前圍繞着某些早期采用者和技術投資者，尚未吸引傳統投資來資助擴充。

一旦一個LLM公司能夠明确顯示使用者增長、使用者保留率、正常收入和客戶終身價值，傳統投資者将會流入資助這些公司，因為他們現在可以依賴于他們了解的名額。

大型語言模型的未來

盡管大型語言模型的未來尚未确定，但有幾個因素表明這些模型将繼續在我們的生活中發揮越來越重要的作用。

l 首先，訓練和部署LLMs的成本可能會繼續降低。這将使更多的企業群組織能夠使用這些模型，進而促進新的創新應用的發展。

l 其次，LLMs的功能不斷擴充。随着這些模型變得更加強大，它們将能夠執行更廣泛的任務。這将使它們對企業群組織更具價值。

l 最後，LangChain代理人的發展可能有助于解決關于LLMs集中化和濫用的一些擔憂。通過使這些模型更加分散化和透明化，LangChain代理人可以確定它們被用于善良而不是惡意目的。

什麼是LangChain代理人？

盡管LLMs在一般應用中非常有用，但它并不總是具備适用于每個細分市場的資料集、權重和使用者回報。随着LLM模型的不斷增多，不同的公司或個人正在為不同的用例改進這些模型。這些改進的模型彼此不互動，通常是孤立存在的，這限制了它們的影響範圍。

期望使用者為每個LLM模型注冊以處理特定查詢是不現實的，是以必須找到一種将不同模型連接配接在一起的方法，這就是LangChain的作用，不，它不是區塊鍊，也沒有令牌，是以您可以放心。

這個庫的核心思想是我們可以"鍊"在一起不同的元件，以建立更進階的LLM用例。鍊可能由來自多個子產品的多個元件組成。鍊超越了單個LLM調用，并涉及到一系列的調用（無論是對LLM還是其他實用程式）。LangChain為鍊提供了标準接口，與其他工具進行了許多內建，并提供了常見應用的端到端鍊。

LangChain代理人将使LLMs之間更容易進行交流，利用全球市場的專業知識和訓練，并迅速降低人工智能學習的成本。LangChain確定您無需在某些訓練上重新發明輪子，而是通過市場上的模型請求和響應來進行，但它确實有一個缺點。

金錢無法像AI模型之間的API調用那樣快速流動，至少不是我們習慣的貨币。然而，如果一個網絡可以即時在全球範圍内以被全球承認的計價機關結算支付，并能夠按照某些請求自動觸發，那将是一個改變遊戲規則的因素。

這種支付網絡可以與LangChain結合使用，解鎖一個全新的基于AI請求和響應的市場，通過實時支付實作貨币化。這就是LangChainBitcoin作為可能解決方案的地方。

什麼是LangChainBitcoin？

LangChainBitcoin是一套工具，使LangChain代理能夠直接與比特币和閃電網絡（Ligntning Network）進行互動。

LangChainBitcoin包括兩個主要功能：

1. LLM代理比特币工具：利用新推出的OpenAI GPT-3/4函數調用和LangChain中的内置抽象工具集，使用者可以建立能夠持有比特币餘額（鍊上和閃電網絡上）、在閃電網絡上發送/接收比特币以及與閃電節點（LND）進行互動的代理。

2. L402 HTTP API周遊：LangChainL402是一個Python項目，使得使用requests包的使用者可以輕松地浏覽需要基于L402身份驗證的API。該項目還包括一個與LangChain APIChain相容的包裝器，使LangChain代理可以與需要L402和Macaroons進行付款或身份驗證的API進行互動。這使得代理可以通路閃電計量API後面的真實資源。

這意味着任何在本地建立LLM的人、為LLM提供資料或在響應中提供幫助的人都可以對這些資訊進行付費，并允許更大的LLMs和它們的客戶通路它，并進行微支付。

一個企業或個人可以通過對需要L402身份驗證的API進行通路限制來銷售一個提示，而潛在的買家則可以要求他們自己的本地代理根據一組标準評估響應。如果代理準許了響應，那麼可以購買進一步的響應。

對于客戶來說，他們可以使用自己喜歡的LLM模型，并将閃電錢包連接配接到它上面，以支付目前服務提供商工具集範圍之外的請求，或者如果他們想比較不同模型的提示響應。

這與閃電網絡（Lightning Network）有何關聯？

如果閃電網絡成為不同AI模型和其全球客戶之間結算支付的事實标準基礎。

這些支付将需要更多的流動性和路由路徑，這将鼓勵AI公司建立節點，而普通的閃電節點營運者可以通過在流行的閃電錢包（Lightning wallets）和各種AI閃電節點之間建立路徑來提供幫助。

通過在閃電網絡上以satoshis的形式對API調用進行貨币化，您現在可以在全球範圍内在不同資料庫、供應商、模型和客戶之間進行即時的小額支付。這種對不論它們在世界的何處，這種對持續微支付的新需求還将在閃電網絡上産生更多的費用，并幫助使路由節點成為更具吸引力的商業實踐。