Etherscan, AI 기반 코드 리더 출시 이 도구를 사용하면 사용자가 AI 프롬프트를 통해 특정 계약 주소의 소스 코드를 검색

[백산]

Etherscan, AI 기반 코드 리더 출시

출처  cointelegraph  저자  즈위안 선    소스:EK 이페어케이 플러스

이 도구를 사용하면 사용자가 AI 프롬프트를 통해 특정 계약 주소의 소스 코드를 검색하고 해석할 수 있습니다

19월일, 이더리움 블록 탐색기 및 분석 플랫폼인 이더스캔(Etherscan)은 인공 지능을 활용하여 특정 계약 주소의 소스 코드를 검색하고 해석하는 "코드 리더"라는 새로운 도구를 출시했습니다. 사용자가 프롬프트를 입력하면 Code Reader가 OpenAI의 대규모 언어 모델을 통해 응답을 생성하여 계약의 소스 코드 파일에 대한 인사이트를 제공합니다. 도구의 튜토리얼 페이지는 다음과 같습니다.

"이 도구를 사용하려면 유효한 OpenAI API 키와 충분한 OpenAI 사용 제한이 필요합니다. 이 도구는 API 키를 저장하지 않습니다."

Code Reader의 사용 사례에는 AI 생성 설명을 통해 계약 코드에 대한 더 깊은 통찰력 확보, 이더리움 데이터와 관련된 포괄적인 스마트 계약 기능 목록 확보, 기본 계약이 분산 애플리케이션과 상호 작용하는 방식 이해가 포함됩니다. 

"계약 파일이 검색되면 읽을 특정 소스 코드 파일을 선택할 수 있습니다. 또한 AI와 공유하기 전에 UI 내에서 직접 소스 코드를 수정할 수 있습니다." 라고 페이지는 말합니다.

코드 판독기 도구의 데모입니다. 출처 : Etherscan

AI 붐 속에서 일부 전문가들은 현재 AI 모델의 실현 가능성에 대해 경고했습니다. 싱가포르의 벤처 캐피털 회사인 포사이트 벤처스(Foresight Ventures)가 최근 발표한 보고서에 따르면 "컴퓨팅 파워 리소스는 향후 10년 동안 다음 큰 전쟁터가 될 것"이라고 합니다. 

즉, 분산형 분산 컴퓨팅 전력 네트워크에서 대규모 AI 모델을 훈련하려는 수요가 증가하고 있음에도 불구하고 연구원들은 현재 프로토타입이 복잡한 데이터 동기화, 네트워크 최적화, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제와 같은 상당한 제약에 직면해 있다고 말합니다.

 

한 예로, Foresight 연구원들은 단정밀도 부동 소수점 표현을 사용하여 175,700억 개의 매개변수가 있는 대규모 모델을 훈련하는 데 약 100GB가 필요하다는 점에 주목했습니다.

 그러나 분산 학습에서는 이러한 매개 변수를 컴퓨팅 노드 간에 자주 전송하고 업데이트해야 합니다. 70개의 컴퓨팅 노드와 각 노드가 각 단위 단계에서 모든 매개변수를 업데이트해야 하는 경우 모델은 초당 <>테라바이트의 데이터를 전송해야 하며 이는 대부분의 네트워크 용량을 훨씬 초과합니다. 연구원들은 다음과 같이 요약했습니다.

"대부분의 시나리오에서 소형 AI 모델은 여전히 더 실현 가능한 선택이며, 대형 모델에 대한 FOMO(놓치는 것에 대한 두려움)의 흐름에서 너무 일찍 간과해서는 안 됩니다."

저자

즈위안 선 Zhiyuan sun은 코인텔레그래프에서 기술 관련 뉴스를 전문으로 하는 편집자이다. 그는 The Motley Fool, Nasdaq.com 및 Seeking Alpha와 같은 주요 금융 매체에 수년간 글을 쓴 경험이 있습니다.