Trong thế giới tiền điện tử, chỉ một tin tức bị hiểu sai cũng có thể dẫn đến những phán đoán sai lầm trị giá hàng triệu đô la. Hệ thống phân tích cảm xúc trước đây của chúng tôi—sự kết hợp giữa các mô hình mã nguồn mở và các mô hình ngôn ngữ tự quản lý—đã gặp khó khăn trong việc xử lý các luồng tin tức thời gian thực bằng 25 ngôn ngữ trên toàn cầu. Một kịch bản sự cố điển hình: khi các sự kiện như “Sự hợp nhất Ethereum” gây ra những cách hiểu hoàn toàn trái ngược nhau giữa các cộng đồng ngôn ngữ khác nhau, hệ thống của chúng tôi sẽ bị độ trễ tăng cao hoặc tạo ra các nhãn cảm xúc mâu thuẫn. Điều này buộc chúng tôi phải suy nghĩ lại về thách thức cốt lõi: làm thế nào để cung cấp thông tin thị trường nhanh chóng và chính xác cho người dùng toàn cầu? Câu trả lời cuối cùng nằm ở kiến trúc “ Consensus đa mô hình” được thiết kế cẩn thận.
Sự tiến hóa của kiến trúc: Từ một mô hình đơn lẻ đến một ủy ban chuyên gia.
Ban đầu, chúng tôi đã mắc phải sai lầm khi tìm kiếm một “mô hình phổ quát”. Kinh nghiệm cho thấy không có mô hình LLM nào có thể đáp ứng đồng thời các yêu cầu ở cấp độ sản xuất về tốc độ xử lý, độ chính xác đa ngôn ngữ và chuyên môn về lĩnh vực tiền điện tử. Mô hình Claude 3 Haiku phản hồi nhanh chóng nhưng hiểu biết hạn chế về tiếng lóng cộng đồng Trung Quốc; mô hình Mistral được tinh chỉnh của chúng tôi hoạt động xuất sắc trong việc phân tích các tài liệu dự án nhưng gặp phải nút thắt cổ chai về hiệu quả Xuất lượng văn bản dài. Quan trọng hơn, gánh nặng về cơ sở hạ tầng khi tự lưu trữ các mô hình này – tranh chấp tài nguyên GPU dưới lưu lượng truy cập cao điểm và sự phức tạp vận hành liên tục – khiến nhóm phải làm việc quá tải. Những khó khăn này đã thúc đẩy chúng tôi hướng tới khái niệm cốt lõi của liên kết mô hình: cho phép các mô hình chuyên biệt phát huy thế mạnh của mình và tích hợp trí tuệ tập thể thông qua các cơ chế trọng tài thông minh.
Thiết kế đường ống bất đồng bộ hai đường dẫn
Cốt lõi của hệ thống mới là một đường dẫn xử lý bất đồng bộ hai chiều chạy trên AWS, được thiết kế để giữ độ trễ của P99 ở mức dưới một giây trong khi vẫn duy trì tính dự phòng.
Văn bản tin tức trước tiên được xử lý song song qua hai kênh. Kênh đầu tiên là kênh tốc độ cao, trực tiếp gọi đến Claude 3 Haiku trên Amazon Bedrock để thực hiện đánh giá cảm xúc ban đầu và trích xuất các thực thể chính, thường hoàn thành trong vòng 300 mili giây. Kênh thứ hai là kênh phân tích chuyên sâu, gửi văn bản đến mô hình Mistral 7B được tinh chỉnh trên Amazon SageMaker để tăng cường ngữ cảnh miền — ví dụ, phân biệt xem "phí gas tăng vọt" là do tắc nghẽn mạng nói chung hay do sự kiện phát hành NFT phổ biến — quá trình này mất khoảng 600 mili giây.
Điểm đột phá thực sự nằm ở thiết kế của lớp trọng tài nhẹ. Lớp này so sánh đầu ra của hai đường dẫn trong thời gian thực. Khi kết quả rất nhất quán, nó ưu tiên đầu ra của kênh tốc độ cao để đảm bảo khả năng phản hồi cực nhanh; khi có sự khác biệt, nó thực hiện tổng hợp quyết định trong vòng 20 mili giây dựa trên các quy tắc miền được xác định trước và điểm tin cậy. Cơ chế này đảm bảo rằng phần lớn các yêu cầu nhận được thông tin chi tiết đáng tin cậy, kết hợp cả tốc độ và độ sâu trong vòng một giây.
Chiến trường ngầm của các đường dẫn dữ liệu
Việc xây dựng các mô hình chỉ là bề nổi của thách thức kỹ thuật; sự phức tạp thực sự nằm sâu bên trong các đường dẫn dữ liệu. Luồng dữ liệu từ các nguồn tin tức toàn cầu và mạng xã hội chứa đầy nhiễu như ngôn ngữ hỗn hợp, biểu tượng cảm xúc và tiếng lóng trên internet. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã xây dựng một hệ thống lọc đa lớp—kết hợp các biểu thức chính quy dành riêng cho từng ngôn ngữ với các mô hình phát hiện thời gian thực dựa trên FastText—để đảm bảo tính sạch sẽ của văn bản đầu vào. Tính ổn định của quy trình tiền xử lý này quyết định trực tiếp độ tin cậy của các phân tích tiếp theo.
Thách thức lớn hơn nữa là thiết lập một hệ thống đánh giá. Chúng tôi không chỉ dựa vào việc chú thích thủ công bởi một nhóm chuyên gia đa ngôn ngữ mà còn đưa ra phản ứng của thị trường như một thước đo xác thực động: tương quan các kết quả về cảm xúc với biến động giá Short hạn của các tài sản liên quan để liên tục tinh chỉnh các tiêu chí đánh giá. Điều này đã chuyển hệ thống từ việc theo đuổi độ chính xác của chú thích tĩnh sang theo dõi hiệu quả của nhận thức thị trường năng động.
Triết lý chi phí của cơ sở hạ tầng
Việc chuyển sang API Bedrock đã mang lại sự thay đổi cơ bản trong mô hình vận hành. Những lợi ích đáng chú ý nhất là việc loại bỏ hoàn toàn gánh nặng về cơ sở hạ tầng và khả năng mở rộng linh hoạt gần như vô hạn – khi tin tức đột xuất khiến lưu lượng truy cập tăng vọt 300%, hệ thống có thể phản hồi mượt mà mà không cần can thiệp thủ công. Về cấu trúc chi phí, mặc dù mô hình định giá theo từng Token được sử dụng, việc lưu trữ thông minh các mẫu tường thuật tần suất cao và tối ưu hóa liên tục kỹ thuật xử lý nhanh đã giảm tổng chi phí khoảng 35% so với sự lãng phí không cần thiết của các cụm GPU tự lưu trữ. Sự chuyển đổi này đã giải phóng các nguồn lực kỹ thuật để tập trung vào các đổi mới cốt lõi như logic phân xử và tối ưu hóa quy trình.
Kết luận và định hướng tương lai
Bài học quan trọng rút ra từ sự phát triển kiến trúc này là đối với các hệ thống sản xuất đòi hỏi hiệu năng cực cao, một “mô hình duy nhất có thẩm quyền” thường kém hiệu quả hơn so với “một nhóm chuyên gia, mỗi người đóng một vai trò riêng”. Bằng cách kết hợp một cách hữu cơ tốc độ phản hồi của các mô hình ngôn ngữ logic đa năng với khả năng hiểu ngữ nghĩa sâu sắc của các mô hình chuyên biệt theo lĩnh vực, chúng ta cuối cùng đã xây dựng được một hệ thống nhận thức cảm xúc có thể đáp ứng được các thử thách thời gian thực của thị trường toàn cầu.
Nhìn về phía trước, chúng ta đang phát triển hệ thống từ “phân tích cảm xúc” thành một tác nhân “theo dõi câu chuyện”. Thách thức mới là cho phép AI không chỉ đánh giá cực tính cảm xúc mà còn xác định và liên tục theo dõi quá trình hình thành, lan truyền và suy giảm của các câu chuyện mới nổi như “mã hóa tài sản thực”. Điều này sẽ đòi hỏi một kiến trúc với cơ chế bộ nhớ mạnh mẽ hơn và khả năng suy luận nhân quả, dẫn dắt chúng ta đến với ranh giới của cơ sở hạ tầng tài chính thông minh thế hệ tiếp theo.
