Автор: Денис Аветисян
Новая система, основанная на больших языковых моделях, позволяет воссоздать динамику рынков данных и изучать стратегии участников.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
В статье представлена многоагентная система, использующая большие языковые модели для симуляции рынков данных и анализа рыночной конъюнктуры.
Несмотря на растущую популярность торговых площадок данных, систематическое понимание взаимодействия между участниками рынка, данными и регуляторными нормами остается ограниченным. В данной работе, посвященной разработке ‘LLM-based Multi-Agent System for Simulating Strategic and Goal-Oriented Data Marketplaces’, предложена многоагентная система, основанная на больших языковых моделях (LLM), для моделирования динамики таких площадок. Полученные результаты демонстрируют, что предложенная система способна более реалистично воспроизводить паттерны торговых операций, наблюдаемые на реальных рынках данных, и выявлять закономерности их эволюции. Возможно ли, используя подобные инструменты, оптимизировать дизайн и функционирование торговых площадок данных для достижения большей эффективности и прозрачности?
Понимание Рынка Данных: Необходимость Моделирования
Понимание динамики рынков данных имеет решающее значение для разработки эффективных стратегий управления информацией и стимулирования инноваций. Однако, непосредственное наблюдение за функционированием этих рынков сопряжено с серьезными трудностями и затратами. Сложность заключается в огромном количестве участников, разнообразии типов данных, постоянно меняющихся ценах и непредсказуемом поведении потребителей. Сбор и анализ данных о реальных транзакциях требует значительных ресурсов, а полученные результаты могут быть искажены из-за неполноты информации или влияния внешних факторов. Кроме того, конфиденциальность данных и юридические ограничения часто препятствуют проведению всестороннего мониторинга. В связи с этим, возникает необходимость в альтернативных подходах к изучению рынков данных, позволяющих обойти эти ограничения и получить ценные сведения о их функционировании.
Традиционные экономические модели, несмотря на свою устоявшуюся методологию, зачастую оказываются неспособны адекватно отразить сложность оценки и обмена данными. В отличие от материальных благ, данные обладают уникальными характеристиками — нерыночность, неисключаемость и низкая предельная стоимость воспроизводства — что существенно искажает применение стандартных принципов спроса и предложения. Более того, оценка данных сильно зависит от контекста их использования, комбинации с другими данными и потенциальной ценности для конкретного потребителя, что трудно формализовать в рамках существующих моделей. Сложность определения реальной стоимости данных и отсутствие прозрачных механизмов ценообразования приводят к неэффективности рынков данных и затрудняют справедливое распределение выгод между производителями и потребителями. Таким образом, существующие экономические инструменты требуют существенной адаптации или принципиально новых подходов для адекватного анализа динамики рынков данных.
Компьютерное моделирование, в частности, использование симуляций, предоставляет уникальную возможность для анализа сложных взаимодействий на рынке данных. В отличие от прямых наблюдений, которые часто затруднены и требуют значительных ресурсов, симуляции позволяют создать контролируемую среду, где можно изучать динамику ценообразования, поведение участников и влияние различных факторов на обмен данными. Такой подход позволяет исследователям экспериментировать с различными сценариями, изменять параметры модели и наблюдать за результатами, что невозможно в реальных условиях. Благодаря возможности количественной оценки и анализа, симуляции становятся незаменимым инструментом для понимания тонкостей функционирования рынка данных и разработки эффективных стратегий для всех его участников. Использование вычислительных методов позволяет предсказывать поведение рынка и оптимизировать процессы обмена информацией, что в конечном итоге способствует развитию инноваций и повышению эффективности использования данных.
LLM-MAS: Архитектура Моделируемого Рынка
LLM-MAS представляет собой многоагентную систему (MAS), построенную на базе больших языковых моделей (LLM) и предназначенную для моделирования функционирования рынков данных. Система разработана для имитации взаимодействия между покупателями и продавцами данных, используя возможности LLM для обработки и генерации естественного языка. Основная цель LLM-MAS — создание контролируемой среды для исследования динамики рынков данных, оценки стратегий ценообразования, а также изучения влияния различных факторов на спрос и предложение. Архитектура системы позволяет генерировать реалистичные сценарии, включающие как формирование запросов на данные, так и описание самих наборов данных с их метаданными.
Система LLM-MAS включает в себя два типа агентов: агентов-покупателей и агентов-продавцов. Каждый из этих агентов использует возможности обработки естественного языка для взаимодействия на симулируемом рынке данных. Агенты-покупатели формулируют запросы на данные, используя естественный язык, а агенты-продавцы описывают доступные наборы данных также на естественном языке. Это позволяет системе моделировать процесс поиска и приобретения данных, основываясь на семантическом анализе запросов и описаний, а не только на ключевых словах или точных совпадениях. Способность к рассуждениям на естественном языке позволяет агентам понимать намерения друг друга и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка.
Генератор целей (GoalGenerator) в системе LLM-MAS отвечает за создание аналитических задач для агентов-покупателей, что инициирует спрос на данные. Эти задачи определяют, какие типы данных необходимы для решения конкретной проблемы. Параллельно, модуль DataGenerator генерирует богатые метаданные для каждого набора данных, включая описания, теги, источники и характеристики. Метаданные структурируются таким образом, чтобы обеспечить детальное представление о содержании и применимости каждого датасета, что позволяет агентам-покупателям эффективно находить данные, соответствующие их целям.
В системе LLM-MAS для эффективного поиска и сопоставления метаданных используется векторная база данных и метрика косинусного сходства. Метаданные, описывающие наборы данных, преобразуются в векторные представления (embeddings). Векторная база данных позволяет хранить и быстро извлекать эти векторы. При запросе со стороны агента покупателя, запрос также преобразуется в вектор. Косинусное сходство, рассчитываемое как $cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{||A|| \cdot ||B||}$, определяет степень соответствия между запросом и векторами метаданных, позволяя системе находить наиболее релевантные наборы данных на основе семантического сходства их описаний.
Анализ Динамики Рынка Через Моделирование
Моделирование показало, что долгосрочные колебания спроса оказывают существенное влияние на оценку данных. В ходе симуляций наблюдались значительные изменения в стоимости датасетов, коррелирующие с продолжительными трендами в запросах покупателей. Анализ выявил, что при увеличении продолжительности использования данных, их ценность подвержена как росту, так и снижению, зависящим от динамики спроса в течение этого периода. В частности, датасеты, востребованные в долгосрочной перспективе, демонстрировали тенденцию к повышению стоимости, в то время как данные, спрос на которые уменьшался, теряли в цене. Данное явление подчеркивает важность учета долгосрочных факторов при оценке и ценообразовании на рынке данных.
В ходе моделирования наблюдается изменение стоимости наборов данных в зависимости от частоты их повторного использования покупателями. Данное явление, известное как «повторное использование данных», демонстрирует, что стоимость набора данных не является статичной, а динамически изменяется в процессе его эксплуатации. Повторное использование оказывает влияние на оценку данных, указывая на необходимость учета паттернов потребления при формировании ценовой политики и оценке долгосрочной ценности данных в рамках торговой площадки. В ходе симуляции, частота повторного использования данных является важным фактором, определяющим их актуальную стоимость.
Анализ взаимодействия между покупателями и продавцами в моделировании выявил характеристики масштабно-свободной сети. Данный тип сети характеризуется неравномерным распределением связей, где небольшое количество узлов (покупателей или продавцов) имеет непропорционально большое количество соединений. Подтверждено, что показатель степени закона распределения в сети покупателей и продавцов составляет $2.26$, что близко к значению, наблюдаемому на реальном рынке данных ($2.08$). Это указывает на то, что взаимодействие в сети подчиняется степенному закону, типичному для масштабно-свободных сетей, где вероятность связи между двумя узлами обратно пропорциональна степени этих узлов.
Для количественной оценки временной зависимости в паттернах транзакций использовался коэффициент автокорреляции. Результаты моделирования показали значение коэффициента, равное 0.939, что существенно выше значения, полученного на основе реальных данных рынка данных (0.516). Более высокий коэффициент автокорреляции в симуляции указывает на более выраженную временную стабильность транзакций, то есть, текущие транзакции в моделировании сильнее коррелируют с предыдущими, чем в реальном рынке данных. Это может свидетельствовать о повышенной предсказуемости паттернов торговли в рамках симуляции по сравнению с реальной средой.
Анализ структуры сети взаимодействия между покупателями и продавцами данных в симуляции подтверждает наличие характеристик безмасштабной сети. Вычисленный показатель степени закона распределения (power-law exponent) составил 2.26. Данное значение близко к показателю, полученному на основе реального рынка данных, который равен 2.08. Близость этих значений указывает на схожие закономерности формирования связей между участниками рынка в симуляции и в реальной практике, что повышает валидность модели и позволяет использовать её для прогнозирования поведения сети и оценки влияния различных факторов на её структуру. Значение показателя степени закона распределения указывает на то, что небольшое количество узлов (покупателей или продавцов) обладает непропорционально большим количеством связей.
Валидация и Связь с Реальным Миром: Ocean Protocol
Для подтверждения достоверности созданной симуляции, записи о транзакциях, сформированные в ходе моделирования, были сопоставлены с реальными данными, полученными из децентрализованного протокола обмена данными Ocean Protocol. Этот сравнительный анализ продемонстрировал высокую степень соответствия между смоделированными и фактическими транзакциями, подтверждая, что разработанная модель адекватно отражает ключевые характеристики функционирующих рынков данных. В частности, было установлено, что показатели, такие как частота транзакций на единицу данных, демонстрируют близкие значения в симуляции и в реальной практике, что свидетельствует о высокой степени точности и валидности модели для дальнейших исследований и экспериментов.
Проверка достоверности модели LLM-MAS показала высокую степень соответствия ключевым характеристикам реальных торговых площадок данных. В частности, полученный показатель степени закона распределения ($2.58$) для числа транзакций на единицу данных оказался близок к значению, наблюдаемому на реальной площадке Ocean Protocol ($2.30$). Данное совпадение свидетельствует о том, что разработанная модель способна адекватно воспроизводить закономерности, присущие функционированию рынков данных, что делает её ценным инструментом для анализа и прогнозирования поведения участников, а также для тестирования различных стратегий ценообразования и дизайна площадок.
Анализ данных, полученных в ходе моделирования, и сопоставление их с реальными транзакциями, зафиксированными на платформе Ocean Protocol, позволило оценить степень соответствия симуляции реальному рынку данных. В частности, вычисленное расстояние Колмогорова-Смирнова (KS) между смоделированными и фактическими данными составило 0.067. Данный показатель свидетельствует о высокой степени соответствия распределений, что подтверждает адекватность модели в воспроизведении закономерностей, характерных для реальных рынков данных. Особенно важно, что наблюдаемое соответствие распространяется на степенное распределение транзакций, что указывает на способность модели адекватно отражать ключевые характеристики динамики рынка.
Разработанный подход представляет собой ценный инструмент для апробации различных конструкций и стратегий ценообразования на рынках данных до их практической реализации. Возможность моделирования и анализа в контролируемой среде позволяет исследователям и разработчикам оценивать эффективность различных подходов к организации торговли данными, оптимизировать механизмы формирования цен и прогнозировать поведение участников рынка. Это особенно важно, учитывая сложность и динамичность современных рынков данных, где ошибки могут привести к значительным финансовым потерям или снижению эффективности. Предложенная методика позволяет снизить риски, связанные с внедрением новых решений, и обеспечить более плавный переход к инновационным моделям функционирования рынков данных, предлагая платформу для тестирования и совершенствования стратегий до их применения в реальных условиях.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к упрощению сложных систем моделирования рынков данных. Авторы, используя многоагентную систему на основе больших языковых моделей, создают инструмент, способный воспроизводить динамику реальных рынков. Это соответствует философии, согласно которой избыточность усложняет, а ясность — ключ к пониманию. Как однажды заметил Дональд Кнут: «Оптимизация преждевременна — корень всех зол». Данное утверждение находит отражение в подходе, где акцент делается на создании эффективной и понятной симуляции, а не на добавлении излишних деталей. Основная идея — воспроизвести ключевые характеристики рынка, а не создать его полную, но запутанную копию.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует возможности использования больших языковых моделей для имитации сложных систем, в данном случае — рынков данных. Однако, не стоит обольщаться иллюзией полноты картины. Они назвали это “фреймворком”, чтобы скрыть панику, вызванную необходимостью упростить реальность до пригодной для моделирования. Существующие модели, как правило, упускают из виду неявные социальные контракты и иррациональные импульсы, которые движут настоящими рынками.
Будущие исследования должны быть направлены не на добавление новых слоёв абстракции, а на поиск минимально достаточного набора правил, способных воспроизвести ключевые рыночные феномены. Истинная сложность, как показывает опыт, кроется не в количестве параметров, а в тонком балансе между ними. Следующим шагом видится не увеличение числа агентов или усложнение их мотиваций, а разработка методов верификации и валидации, позволяющих отличить полезную симуляцию от изящной самообмана.
И, возможно, самое важное: не стоит забывать о скромном достоинстве простоты. Умение видеть суть, а не только её проекцию, — признак зрелости как исследователя, так и моделируемой системы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.13233.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
2025-11-18 15:37