Phân tích dị thường Bitcoin bằng WhyTrend: Mô hình nhỏ hơn vượt trội mô hình lớn

WhyTrend, một pipeline mã nguồn mở để phát hiện và giải thích bất thường, đã được chạy trên giá đóng cửa hàng ngày của Bitcoin (BTC/USDT) từ ngày 1 tháng 1 năm 2022 đến ngày 7 tháng 8 năm 2026, tổng cộng 1680 điểm dữ liệu. Bộ phát hiện đã tìm thấy 8 điểm thay đổi (chuyển đổi chế độ), sau đó được giải thích bằng hai mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ khác nhau: Qwen 32B và qwen2.5-coder:14b. Mô hình lớn hơn 32B thường xuyên bị quá thời gian chờ (6 trong số 8 sự kiện), dẫn đến việc phải dùng các giải thích heuristic dựa trên các bài báo được xếp hạng BM25 hàng đầu, dẫn đến những lý do vô nghĩa như 'Mèo hoang và Bitcoin' hoặc 'Bài báo về Mã di truyền Bitcoin'. Mô hình nhỏ hơn 14B hoàn thành trong thời gian chờ cho 6 trong số 8 sự kiện, cung cấp các giải thích đáng tin cậy hơn với điểm số tin cậy, chẳng hạn như quy kết điểm thay đổi ngày 25 tháng 2 năm 2024 cho tâm lý tiêu cực và lo ngại về quy định, và điểm thay đổi ngày 11 tháng 11 năm 2025 cho việc các chính phủ tịch thu Bitcoin và cáo buộc về một vụ hack trị giá 13 tỷ đô la do Mỹ hậu thuẫn. Bài viết lưu ý rằng mặc dù 14B trung bình đáng tin cậy hơn, nhưng nó không hoàn hảo, vì nó cũng có các trường hợp dùng heuristic. Tác giả khuyến nghị sử dụng các mô hình nhỏ hơn cho các nhiệm vụ như vậy và thảo luận về tầm quan trọng của việc phân biệt các kết quả heuristic với suy luận thực sự của mô hình.