Криптоанализ на пределе: где большие языковые модели терпят неудачу

от

Автор: Денис Аветисян

Новый бенчмарк CryptoBench выявил, что современные ИИ-агенты превосходно справляются со сбором данных о криптовалютах, но испытывают трудности с глубоким анализом и прогнозированием.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал
Набор данных CryptoBench создается и постоянно обновляется посредством многоступенчатой процедуры проверки шаблонов вопросов и ежемесячного пополнения их новыми, решаемыми примерами, что обеспечивает актуальность и практическую ценность эталона.
Набор данных CryptoBench создается и постоянно обновляется посредством многоступенчатой процедуры проверки шаблонов вопросов и ежемесячного пополнения их новыми, решаемыми примерами, что обеспечивает актуальность и практическую ценность эталона.

CryptoBench — это динамичный инструмент оценки, демонстрирующий ограниченность текущих ИИ-агентов в области экспертного финансового анализа криптовалютного рынка.

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей (LLM) в обработке информации, их способность к экспертному анализу в динамично меняющейся сфере криптовалют остаётся под вопросом. В данной работе представлена CryptoBench: A Dynamic Benchmark for Expert-Level Evaluation of LLM Agents in Cryptocurrency — первая специализированная платформа для оценки LLM-агентов в реальных задачах криптоанализа. Полученные результаты демонстрируют, что современные модели преуспевают в сборе данных, но испытывают трудности с прогнозированием и синтезом информации, необходимой для квалифицированного финансового анализа. Смогут ли LLM-агенты преодолеть этот разрыв и стать надежными помощниками профессиональных криптоаналитиков?

Динамика Криптовалютного Рынка: Вызовы и Необходимость Нового Подхода

Криптовалютный рынок отличается крайней волатильностью данных и требует принятия решений в режиме реального времени. Эта особенность обусловлена высокой скоростью изменения цен и объемов торгов, где незначительные события могут вызывать резкие колебания. Вследствие этого, традиционные методы анализа, требующие длительного сбора и обработки информации, оказываются неэффективными. Успешные участники рынка вынуждены полагаться на инструменты, способные оперативно обрабатывать огромные потоки данных и выявлять закономерности, чтобы своевременно реагировать на изменения и минимизировать риски. Подобная динамика формирует уникальную среду, где скорость и точность анализа становятся ключевыми факторами успеха.

Традиционные методы анализа, разработанные для более стабильных рынков, оказываются неэффективными в условиях криптовалютной среды. Постоянный и огромный поток данных, генерируемый торговлей, новостями и социальными сетями, перегружает существующие алгоритмы и системы. Они попросту не способны обрабатывать информацию достаточно быстро, чтобы выявлять значимые закономерности и предоставлять своевременные рекомендации. В результате, аналитики и трейдеры часто полагаются на устаревшие данные или упускают важные возможности, что значительно повышает риски и снижает потенциальную прибыль. Необходимость в инновационных подходах к анализу данных, способных адаптироваться к скорости и объему информации на криптовалютном рынке, становится все более очевидной.

Постоянно меняющаяся среда криптовалютного рынка создает серьезные трудности для эффективного управления рисками и выявления перспективных возможностей. Высокая волатильность и необходимость принятия быстрых решений требуют от аналитиков и инвесторов не только глубокого понимания фундаментальных факторов, но и способности оперативно реагировать на мельчайшие изменения в данных. Традиционные методы анализа, как правило, не успевают за темпом развития событий, что увеличивает вероятность убытков и упущенной выгоды. Успешное функционирование в этой динамичной среде требует внедрения передовых технологий и разработки новых стратегий, способных обрабатывать огромные объемы информации в режиме реального времени и прогнозировать будущие тенденции, позволяя минимизировать риски и максимально использовать возникающие возможности.

Анализ производительности модели по ключевым криптовалютным категориям за период с 12 по 11 ноября показал, что наилучшие результаты достигаются в областях, не требующих сложного взаимодействия с данными.
Анализ производительности модели по ключевым криптовалютным категориям за период с 12 по 11 ноября показал, что наилучшие результаты достигаются в областях, не требующих сложного взаимодействия с данными.

Автономные Агенты в DeFi: Новый Уровень Автоматизации

Агент на основе большой языковой модели (LLM), функционирующий в рамках агентской структуры, представляет собой эффективное решение для автоматизации процессов в DeFi. Данная архитектура позволяет агенту автономно собирать информацию из различных источников, проводить её анализ и, основываясь на результатах, выполнять определенные действия без участия человека. Агентская структура обеспечивает координацию действий LLM, позволяя ему использовать различные инструменты и API для достижения поставленных целей, что значительно повышает эффективность и скорость обработки данных в динамичной среде децентрализованных финансов.

Агенты, функционирующие на базе больших языковых моделей (LLM), используют инструменты, такие как веб-браузер, для получения данных в режиме реального времени и выполнения сложных задач без участия человека. Веб-браузер позволяет агенту осуществлять поиск информации в сети, анализировать содержимое веб-страниц и извлекать необходимые данные, такие как цены активов, данные о транзакциях или обновления протоколов. Этот процесс автоматизирован и не требует ручного вмешательства, обеспечивая возможность непрерывного мониторинга и анализа данных в динамичной среде децентрализованных финансов (DeFi). В процессе работы агент самостоятельно формирует запросы, обрабатывает полученные результаты и принимает решения на основе анализа данных, что значительно повышает эффективность и скорость реагирования на изменения рынка.

В условиях быстро меняющегося рынка децентрализованных финансов (DeFi) масштабируемый и непрерывный мониторинг и анализ данных являются критически важными. Традиционные методы, требующие ручного вмешательства, не способны эффективно отслеживать динамику рынка и оперативно реагировать на изменения. Автоматизированные агенты, работающие на базе агентских фреймворков, обеспечивают возможность непрерывного сбора и анализа данных в режиме реального времени, что позволяет выявлять тренды, оценивать риски и автоматически выполнять транзакции без участия человека. Такая автоматизация существенно повышает эффективность работы с DeFi-протоколами, обеспечивая возможность быстрого реагирования на возникающие возможности и минимизацию потенциальных потерь.

Сравнение результатов оценки моделей в период с 12 октября по 11 ноября показало, что использование агентурной структуры SmolAgent значительно улучшает производительность по сравнению с прямой оценкой LLM.
Сравнение результатов оценки моделей в период с 12 октября по 11 ноября показало, что использование агентурной структуры SmolAgent значительно улучшает производительность по сравнению с прямой оценкой LLM.

CryptoBench: Комплексная Платформа для Оценки Интеллектуальных Агентов

CryptoBench представляет собой новый комплексный бенчмарк, разработанный для оценки производительности LLM Agent в решении задач, требующих экспертного уровня знаний в области криптовалют. Бенчмарк предназначен для количественной оценки способностей агентов к анализу, принятию решений и выполнению сложных операций в крипто-пространстве, охватывая широкий спектр сценариев, характерных для профессиональной деятельности в данной области. В отличие от существующих бенчмарков, CryptoBench ориентирован на задачи, требующие не только понимания базовых принципов криптовалют, но и способности к обработке специализированной информации и выполнению сложных транзакций.

Платформа CryptoBench использует специфические задачи криптопространства, такие как анализ данных блокчейна (On-Chain Intelligence) и аналитика децентрализованных финансов (DeFi Analytics), для оценки возможностей LLM-агентов. On-Chain Intelligence включает в себя извлечение и интерпретацию данных о транзакциях, адресах и смарт-контрактах непосредственно из блокчейна, что требует способности агента к обработке больших объемов неструктурированных данных и выявлению значимых закономерностей. DeFi Analytics, в свою очередь, подразумевает анализ данных о ликвидности, ценах активов и доходности в децентрализованных финансовых протоколах, требуя от агента понимания финансовых принципов и способности к количественному анализу. Оценка агентов в этих областях позволяет определить их способность к решению сложных, реальных задач в криптоиндустрии.

В основе CryptoBench лежит классификация задач по четырехквадрантной системе, позволяющей всесторонне оценить возможности LLM-агентов в сфере криптовалют. Эта система категоризирует задачи на основе двух ключевых параметров: когнитивной сложности и операционной сложности. Когнитивная сложность отражает уровень абстрактного мышления и анализа, необходимого для решения задачи, в то время как операционная сложность определяет количество и сложность необходимых действий для взаимодействия с различными сервисами и данными. Комбинация этих параметров позволяет создать разнообразный набор задач, охватывающий как простые информационные запросы, так и сложные сценарии, требующие глубокого анализа данных блокчейна и принятия решений в условиях неопределенности, обеспечивая тем самым полную оценку возможностей агента.

Бенчмарк CryptoBench учитывает присущую криптопространству враждебную среду и тестирует устойчивость агентов к дезинформации и злонамеренным действиям. Оценка включает задачи, моделирующие ситуации, в которых агент сталкивается с ложными данными, манипулятивными сообщениями и попытками взлома или обмана. Проверяется способность агента к критическому анализу информации, выявлению недостоверных источников и принятию обоснованных решений даже в условиях намеренного введения в заблуждение. Такой подход позволяет оценить не только функциональность агента, но и его надежность и безопасность в реальных условиях эксплуатации, где риск столкновения с вредоносными участниками рынка является значительным.

Система классификации задач CryptoBench, основанная на сложности (простые/сложные) и когнитивной нагрузке (воспроизведение/предсказание), позволяет детально оценить возможности агента.
Система классификации задач CryptoBench, основанная на сложности (простые/сложные) и когнитивной нагрузке (воспроизведение/предсказание), позволяет детально оценить возможности агента.

Влияние и Перспективы Развития Интеллектуальных Агентов

Первичные результаты, полученные в ходе тестирования CryptoBench, наглядно демонстрируют критическую важность достоверности источников при обучении агентов на базе больших языковых моделей. Исследование показало, что использование предвзятых или неточных данных приводит к значительному снижению эффективности работы агентов. Недостоверная информация искажает процесс обучения, приводя к неверным выводам и ошибкам в принятии решений, что особенно заметно в сложных задачах, требующих точного анализа и интерпретации данных. Это подчеркивает необходимость тщательной проверки и валидации источников информации, используемых для обучения, а также разработки методов фильтрации и устранения предвзятости данных, чтобы обеспечить надежность и точность работы интеллектуальных агентов.

В рамках CryptoBench для оценки ответов агентов используется инновационный подход — “LLM-как-судья”. Вместо традиционной ручной проверки или субъективных метрик, этот метод применяет другую большую языковую модель для автоматической и объективной оценки качества ответов. Такой подход обеспечивает согласованность и надежность оценки, устраняя потенциальные человеческие ошибки и предвзятость. Использование LLM в качестве судьи позволяет проводить масштабные и воспроизводимые эксперименты, необходимые для эффективной разработки и сравнения различных LLM-агентов, а также гарантирует, что результаты оценки будут последовательными и не зависят от индивидуальных интерпретаций.

Сравнительный анализ производительности моделей, таких как Grok-4 и GPT-5, на базе CryptoBench предоставляет ценные сведения об относительных сильных и слабых сторонах различных архитектур. В частности, Grok-4 продемонстрировал наивысшую общую точность, достигнув показателя в 44,0%. Этот результат указывает на более эффективную способность модели к решению задач, представленных в рамках CryptoBench, по сравнению с GPT-5. В то время как GPT-5 преуспевает в простых задачах извлечения информации, Grok-4 демонстрирует более сбалансированную производительность, охватывающую как простые, так и более сложные сценарии, что делает его перспективной платформой для разработки продвинутых агентов.

Анализ работы модели GPT-5 в рамках CryptoBench выявил существенную разницу в производительности в зависимости от сложности задачи. В то время как при выполнении простых задач, связанных с извлечением информации, модель демонстрирует неплохую точность в 58.8%, ее способность к логическим выводам и прогнозированию оказалась значительно слабее, достигая всего 6.25%. Данный факт указывает на то, что GPT-5 испытывает трудности при решении задач, требующих не простого поиска данных, а анализа и синтеза информации для получения новых знаний. Это подчеркивает необходимость дальнейшего развития алгоритмов, направленных на улучшение способности модели к инференции и решению сложных проблем, требующих логического мышления.

Исследования показали, что даже самые передовые модели, такие как Grok-4, сталкиваются со значительными трудностями при переходе от выполнения простых задач к сложным. В ходе тестирования точность Grok-4 снизилась с 49,3% при решении элементарных заданий до 39,5% при столкновении со сложными сценариями. Это снижение демонстрирует фундаментальные ограничения в масштабируемости возможностей агентов, указывая на необходимость разработки новых подходов к обучению и проектированию, способных обеспечить стабильную производительность в условиях возрастающей сложности задач. Полученные данные подчеркивают, что простое увеличение размера модели или объема данных обучения недостаточно для создания по-настоящему интеллектуальных и адаптивных агентов.

Полученные результаты подчеркивают настоятельную необходимость дальнейших исследований и разработок в ключевых областях. Валидация данных, то есть проверка их достоверности и точности, представляется критически важной для обеспечения надежной работы агентов. Не менее важным является совершенствование способности к рассуждениям — способности к логическому выводу и решению сложных задач, требующих анализа информации. В конечном итоге, создание устойчивых и надежных конструкций агентов, способных адаптироваться к различным условиям и эффективно функционировать в реальных сценариях, требует комплексного подхода к проектированию и тестированию, направленного на преодоление выявленных ограничений и раскрытие полного потенциала подобных систем.

Сравнение результатов оценки больших языковых моделей (LLM) и фреймворка SmolAgent в период с 12 по 11 ноября показывает, что SmolAgent обеспечивает более высокую производительность (синие столбцы) по сравнению с прямой оценкой LLM (красные столбцы).
Сравнение результатов оценки больших языковых моделей (LLM) и фреймворка SmolAgent в период с 12 по 11 ноября показывает, что SmolAgent обеспечивает более высокую производительность (синие столбцы) по сравнению с прямой оценкой LLM (красные столбцы).

Представленное исследование демонстрирует, что современные LLM-агенты, несмотря на успехи в извлечении данных, сталкиваются с трудностями при проведении прогностического анализа и взаимодействии со специализированными данными, необходимыми для экспертной финансовой аналитики в сфере криптовалют. Это подтверждает важность целостного подхода к разработке систем, где структура определяет поведение. Как заметил Марвин Минский: «Лучший способ понять — это создать». Создание CryptoBench как эталона позволяет не только оценить текущие возможности, но и определить направления для улучшения архитектуры и алгоритмов агентов, способных к более глубокому пониманию и прогнозированию в сложных финансовых системах.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа выявляет закономерную, хотя и неудобную истину: извлечение данных само по себе не равно пониманию. Современные агентские системы, демонстрирующие впечатляющую способность находить информацию в криптопространстве, оказываются бессильны перед необходимостью построения действительно прогностических моделей. Это напоминает попытку пересадить сердце, не понимая общей циркуляции крови — эффективность операции невозможна без целостного взгляда на систему.

Будущие исследования должны сместить акцент с простого поиска данных на разработку механизмов, способных к сложной причинно-следственной аналитике. Необходимо создавать агентов, способных не только идентифицировать тренды, но и понимать лежащие в их основе фундаментальные факторы, а также учитывать специфику ончейн-данных, требующих особого подхода. Элегантность решения, как правило, кроется в простоте, но и в глубоком понимании структуры определяющей поведение системы.

Важно помнить, что криптофинансовый рынок — это не статичная картина, а постоянно меняющийся организм. Поэтому, создание действительно эффективных агентских систем требует не только продвинутых алгоритмов, но и способности к адаптации и самообучению, что подразумевает выход за рамки существующих архитектур и поиск принципиально новых подходов к построению интеллектуальных систем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.00417.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-02 23:18