جمپ ٹریڈنگ: ChatGPT سے مقداری تحقیق کی توسیع

مقداری تجارتی فرم جمپ ٹریڈنگ ایسے پیش گوئی کرنے والے ماڈل بناتی ہے جو بازار کے اعداد و شمار، خبروں، واقعات اور مختلف متبادل ذرائع سے حاصل کردہ معلومات کی مدد سے اثاثوں کی قیمتوں کے بارے میں بہترین ممکنہ پیش گوئیاں کرتے ہیں. بازار پیچیدہ ہوتے ہیں، ان میں بہت سے غیرمتعلق اتار چڑھاؤ ہوتے ہیں اور وہ وقت کے ساتھ بدلتے رہتے ہیں، اس لیے آئندہ کیا ہوگا، اس کا بالکل درست اندازہ لگانا شاذ ہی ممکن ہوتا ہے. لیکن جمپ میں LLM کی تحقیق و ترقی کے سربراہ لوکاس بیکر کے مطابق، اگر بڑے پیمانے پر کی جانے والی پیش گوئیاں محض سکہ اچھال کر لگائے گئے اندازے سے ذرا بھی بہتر ہوں، تو یہ ایک کامیاب حکمت عملی کے لیے کافی ہے.

بیکر ایجنٹوں سے متعلق تحقیق و ترقی کی قیادت کرتے ہیں. ان کی توجہ ایسے ایجنٹ، ہارنیس اور بنیادی ڈھانچے بنانے پر ہے جو مقداری محققین کو اپنے خیالات زیادہ وسعت اور گہرائی سے جانچنے کا موقع دیں. GPT‑6 Astra کی شمولیت سے ایجنٹوں کو سونپے جانے والے کاموں کا دائرہ اور پیچیدگی بہت بڑھ گئی ہے. ان میں روزمرہ کوڈ لکھنے سے لے کر نئے مفروضوں کی توثیق کے لیے اعلیٰ درجے کے مقداری مطالعات تک شامل ہیں.

گزشتہ ایک سال میں مصنوعی ذہانت محض ایک مددگار آلے سے، جو کسی خاص ضرورت کے لیے کوڈ کے مختصر حصے لکھتا یا چھوٹی خامیاں ڈھونڈتا تھا، ایک قابل اور ہمہ گیر نظام بن گئی ہے جو خود پورے کوڈ مجموعے اور خدمات تیار کر سکتا ہے. اب بیکر اور ان کی ٹیم کا تجربہ ہے کہ مصنوعی ذہانت سے بہترین نتائج تب ملتے ہیں جب اس کے ساتھ ایک ساتھی کی طرح کام کیا جائے. محققین ایک بنیادی مسئلہ، کام کا ماحول اور نتائج کے معیار اور اہمیت کو جانچنے کا طریقہ طے کر سکتے ہیں. پھر وہ کام کے دوران ایک یا کئی ایجنٹوں کو بتا سکتے ہیں کہ تجزیے میں کہاں توجہ دینی ہے یا اگلا کون سا کام کرنا ہے.

بیکر کہتے ہیں کہ GPT‑6 Astra کی بدولت ایجنٹ اب نہ صرف بامعنی اور عملی تبدیلیاں تلاش کر سکتے ہیں بلکہ ان کامیابیوں کو یکجا کرکے، ہر بہتری کی بنیاد پر مزید بہتری بھی لا سکتے ہیں. ایک ہی طویل دورانیے کے کام کے دوران نظام اپنی دریافتوں کا تجزیہ کر سکتا ہے، انہیں ابتدائی تجویز میں طے شدہ معیار پر پرکھ سکتا ہے اور خود اپنی کوششوں کا رخ بدل سکتا ہے. یوں تبدیلیوں کے ہر دور کا تجزیہ کرنے کے لیے کسی انسان کی ضرورت نہیں رہتی. ان کے الفاظ میں، “آپ ایسا کام متعین کر سکتے ہیں جو کئی دن جاری رہنا ہو، جس میں بہت سے ذرائع سے معلومات لینی ہوں، باریک بینی سے فیصلہ کرنا ہو کہ کیا اہم ہے اور کیا نہیں، اور ہر چیز کو باہم جوڑنا ہو. اب اس طرح ایک ایسا جامع تجزیہ تیار کیا جا سکتا ہے جو واقعی کارآمد ہو.”

جمپ ٹریڈنگ ہر دورانیے کی تجارت اور ہر قسم کے اثاثوں میں کام کرتی ہے. اس عمل کا ہر مرحلہ پیچیدہ ہے، اور مالیات جیسے سخت ضابطوں والے شعبے میں غلطیوں کے مالی نتائج بھی ہو سکتے ہیں اور ضابطوں کی تعمیل پر بھی اثر پڑ سکتا ہے. بیکر کہتے ہیں کہ مصنوعی ذہانت کو کام سونپنے سے پیدا ہونے والے خطرات سے واقف رہنا نہایت ضروری ہے. تاہم ایجنٹوں کی ذہانت کو صرف نئی خصوصیات شامل کرنے کے لیے نہیں، بلکہ معیار، تحفظ اور نگرانی بہتر بنانے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے. نظام کی مضبوط ساخت اور حدود، واضح پابندیاں، ایسا بنیادی ڈھانچہ جس سے نظام کو سمت دینا اور اس کی کارکردگی دیکھنا آسان ہو، اور انسانوں کے ذریعے تبدیلیوں کا جائزہ—یہ سب جمپ ٹریڈنگ کی ٹیم کو یقینی بنانے میں مدد دیتے ہیں کہ مصنوعی ذہانت کی مدد سے ہونے والے کام ضابطوں کے تابع ماحول میں بڑے پیمانے پر انجام دیے جا سکیں.

وہ کہتے ہیں، “اگر ایک محفوظ ماحول میں ایجنٹ یا نظام کو اپنی ضرورت کے مطابق کوئی بھی نتیجہ تیار کرنے کی آزادی ہو، لیکن آخر میں انسانی جائزے کا عمل بھی ہو جہاں ضروری توثیق اور انسانی منظوری دی جائے، تو یہی ہمیں اعتماد دیتا ہے.” مثلاً، اگر کوئی ایجنٹ تجارت کا کوئی اشارہ پیدا کرتا ہے تو اس کا دائرہ طے کیا جاتا ہے اور اسے کسی بھی دوسرے نتیجے کی طرح جانچا جاتا ہے: ایک ایسے اشارے کے طور پر جو عموماً مفید معلومات دیتا ہے مگر غلط بھی ہو سکتا ہے. پھر اسے باقی تمام اشاروں کے ساتھ ایک ایسے عملی ماحول میں شامل کیا جاتا ہے جو سخت جائزے اور کنٹرول کے تابع ہو.

بیکر کے خیال میں ہم ایک ایسی دنیا کی طرف بڑھ رہے ہیں جہاں “خودکار تحقیق”، یعنی محقق ایجنٹوں کے ذریعے قابلِ پیمائش نظاموں میں پچھلی بہتری کی بنیاد پر مسلسل مزید بہتری لانا، اتنی عام ہو جائے گی کہ اسے مقداری محقق کے روزمرہ کام کا معمول کا حصہ سمجھا جائے گا. آج GPT‑6 Astra کے طویل ترین کاموں میں بھی کام متعین کرنے والے شخص سے باقاعدہ مشاورت ہوتی رہتی ہے. یہ صرف اس بارے میں نہیں ہوتی کہ کون سی معلومات لینی ہیں، کام کتنی دیر جاری رکھنا ہے اور کسے اہم سمجھنا ہے، بلکہ یہ بھی دیکھا جاتا ہے کہ درمیانی نتائج معقول ہیں یا نہیں. اعلیٰ درجے کی خودکار تحقیق بھی انسان کے متعین کردہ نظام سے شروع ہوگی، جس میں فراہم کردہ مواد، ماحول کی تعریف، جانچ کے پیمانے، فوائد اور نقصانات کا توازن اور مجموعی ترجیحات شامل ہوں گی. لیکن باقی عمل ایجنٹوں کے ایک لچک دار ساخت والے “دستے” کو سونپ دیا جائے گا، جس کی ہم آہنگی خود دوسرے ایجنٹ قائم کریں گے. ایک منظم تحقیقی عمل میں یہ ایجنٹ دانش مندی سے فیصلہ کر سکیں گے کہ خیالات کو کیسے جانچنا ہے، کمپیوٹنگ کے لیے وقت کیسے مختص کرنا ہے اور امید افزا دریافتوں کو کیسے یکجا کرنا ہے. اس سب کا آغاز محض ایک ایسے سوال سے ہو سکے گا جس کا جواب ابھی معلوم نہ ہو.

“کیا صورت ہوگی جب آپ یہ پورا سلسلہ شروع سے آخر تک جوڑ سکیں، ایک عمومی سوال پوچھیں جس کا جواب آپ خود بھی نہ جانتے ہوں، اور آپ کو ایک مفید نتیجہ مل جائے؟” وہ پوچھتے ہیں. “اگر آپ ملینیم مسائل میں سے کوئی مسئلہ حل کر سکتے ہیں، تو غالباً مقداری مالیات کے بارے میں بھی کچھ خاصے دلچسپ حقائق دریافت کر سکتے ہیں.”

ہر سال نہ صرف معیاری آزمائشوں میں مسلسل بہتری آئی ہے، بلکہ ماڈل جس نوعیت کے کام انجام دے سکتے ہیں، اس میں بھی بڑی جستیں دیکھنے کو ملی ہیں. اکثر ان پیش رفتوں کا چند ماہ پہلے بھی اندازہ لگانا مشکل تھا: 2024 میں ابتدائی ایجنٹوں کا بغیر غلطی کے ایک فائل لکھ دینا متاثر کن سمجھا جاتا تھا، جبکہ 2025 میں شروع سے پورے کوڈ مجموعے بنانا ممکن ہو گیا، اور 2026 میں کئی ایجنٹوں کے حالات کے مطابق باہمی تعاون سے ایسے تحقیقی سوالات پر پیش رفت ممکن ہوئی جن کے جواب ابھی معلوم نہیں تھے. “اگلے سال ہمارے پاس کیا ہوگا؟” وہ کہتے ہیں. “یہ امکان واقعی حیرت انگیز ہے.”