एक क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग फर्म के रूप में, Jump Trading भविष्यवाणी मॉडल बनाता है जो संपत्ति मूल्यों के बारे में संभव होने पर सबसे अच्छी भविष्यवाणी करने के लिए बाजार के डेटा, खबरों और घटनाओं, और वैकल्पिक डेटा स्रोतों की एक श्रृंखला का उपयोग करते हैं। चूंकि बाजार जटिल, शोर वाले और समय के साथ बदलते हैं, यह कभी-कभी सटीक रूप से यह पूर्वानुमान करना संभव नहीं होता है। लेकिन Jump में LLM R&D के प्रमुख Lucas Baker के अनुसार, पैमाने पर सिक्का उछाल से थोड़ा बेहतर भविष्यवाणी करना भी एक सफल रणनीति का परिणाम होने के लिए पर्याप्त है। Baker एजेंटिक रिसर्च और डेवलपमेंट का नेतृत्व करते हैं, और वे उन एजेंटों, हैर्नेस और बुनियादी ढांचे को बनाने पर केंद्रित हैं जो क्वांटिटेटिव रिसर्चरों को अपनी विचारों को अधिक गहराई और चौड़ाई में खोजने की अनुमति देते हैं। GPT-6 Astra जोड़ने से एजेंटों को सौंपे जा सकने वाले कार्यप्रवाह के पैमाने और जटिलता में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई है, दैनिक कोडिंग से लेकर नए परिकल्पनाओं को सत्यापित करने के लिए उन्नत क्वांटिटेटिव अध्ययनों तक।
"GPT-6 श्रृंखला के साथ, विशेष रूप से GPT-6 Astra, Open AI ने लंबे समय तक चलने वाली कार्यों के लिए स्वतंत्रता का एक नया स्तर अनलॉक किया है जिन्हें लचीले एजेंट समन्वय और जटिल कार्यप्रवाह पर अत्यधिक धैर्य की आवश्यकता होती है। जहां हमें पहले अक्सर मानव मार्गदर्शन और हस्तक्षेप की आवश्यकता होती थी, अब हम पूरी तरह से एक सुरक्षित और अच्छी तरह से निगरानी वाले वातावरण को परिभाषित करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिसमें स्पष्ट लक्ष्य हों और एजेंटों को अपना रास्ता ढूंढने दें।"—Lucas Baker, Head of LLM R&D, Jump Trading
छोटे कोड टुकड़ों से व्यापक विश्लेषण तक
पिछले एक वर्ष में, AI एक सहायक उपकरण से सक्षम, बहुमुखी प्रणाली में बदल गया है जो स्वयं पूरी कोडबेस और सेवाएं विकसित कर सकता है, जो एक-बार कोड टुकड़ों को लिखने या छोटी बग खोजने के लिए उपयोगी था। अब, Baker और उनकी टीम को यह पता चला है कि AI तब सबसे अच्छा काम करता है जब इसे अधिक एक सहकर्मী के रूप में माना जाता है। रिसर्चर एक मुख्य समस्या, एक कार्य वातावरण परिभाषित कर सकते हैं, और परिणामों की गुणवत्ता और महत्व का मूल्यांकन करने का एक तरीका, फिर वास्तविक समय में एक या कई एजेंटों को निर्देशित कर सकते हैं कि विश्लेषण पर कहाँ ध्यान केंद्रित करना है या अगला कौन सा कार्य चलाना है। Baker कहते हैं कि GPT-6 Astra के साथ, एजेंट अब न केवल अर्थपूर्ण और व्यावहारिक परिवर्तन खोजने में सक्षम हैं, बल्कि एक पुनरावर्ती सुधार की प्रक्रिया में उन जीत को एक साथ मर्ज और स्टैक करने में भी सक्षम हैं। एकल लंबे समय तक चलने वाले कार्य के दौरान, सिस्टम अपने निष्कर्षों का विश्लेषण कर सकता है, उन्हें एक प्रारंभिक प्रस्ताव से सहमत मानदंडों के खिलाफ निर्णय ले सकता है, और प्रत्येक परिवर्तन की राउंड का विश्लेषण करने के लिए एक व्यक्ति की आवश्यकता के बजाय सक्रिय रूप से अपने प्रयासों को पुनर्निर्देशित कर सकता है। जैसे कि वे कहते हैं, "आप कुछ ऐसा परिभाषित कर सकते हैं जिसके चलने की आवश्यकता है दिन—इसे कई डेटा स्रोतों से खींचने की आवश्यकता है, इसे यह निर्धारित करने के लिए उन सूक्ष्म निर्णय लेने की आवश्यकता है कि क्या महत्वपूर्ण है और क्या नहीं, और इसे सब कुछ एक-दूसरे से संबंधित करने की आवश्यकता है—एक व्यापक विश्लेषण बनाने के लिए जो वास्तव में अब काम करता है," वे कहते हैं।
मानव निर्णय को केंद्र में रखना
Jump Trading हर समय क्षितिज और संपत्ति श्रेणी में काम करता है। प्रक्रिया का हर कदम जटिल है, और वित्त जैसे अत्यधिक नियंत्रित उद्योग में, गलतियों के वित्तीय और अनुपालन परिणाम हो सकते हैं। Baker कहते हैं कि AI को काम सौंपने से उत्पन्न जोखिमों के बारे में जागरूक होना महत्वपूर्ण है, लेकिन साथ ही एजेंटिक बुद्धिमत्ता का उपयोग गुणवत्ता, सुरक्षा और निगरानी में सुधार करने के लिए भी किया जा सकता है, न कि केवल विशेषताएं जोड़ने के लिए। मजबूत सिस्टम डिजाइन और सीमाएं, स्पष्ट प्रतिबंध, जो स्टीयरबिलिटी और ऑब्जर्वेबिलिटी को बढ़ावा देते हैं, और परिवर्तनों का मानव समीक्षा Jump Trading की टीम को यह सुनिश्चित करने में मदद करते हैं कि AI-सक्षम कार्यप्रवाह नियंत्रित वातावरण में स्केल करने के लिए तैयार हैं।
"अगर आपके पास एक सुरक्षित वातावरण है जहां एजेंट या सिस्टम को वह कोई भी आउटपुट उत्पादित करने की स्वतंत्रता है जिसकी उसे आवश्यकता है, लेकिन इसके अंत में एक मानव समीक्षा प्रक्रिया भी है जहां महत्वपूर्ण सत्यापन मानवीय स्वीकृति के साथ होता है, तो वही हमें आत्मविश्वास देता है," वे कहते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एक एजेंट एक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करता है, तो इसे किसी भी आउटपुट की तरह ही परिभाषित और समीक्षा किया जाता है: एक सिग्नल के रूप में, आमतौर पर सूचनात्मक लेकिन संभावित रूप से गलत, और एकीकृत...
प्रमुख एंटिटी: Co...
FAQ Q: Jump Trading क्वांटिटेटिव रिसर्च में AI का उपयोग कैसे करता है?
FAQ A: Jump Trading क्वांटिटेटिव रिसर्च को स्केल करने के लिए OpenAI के GPT-6 Astra का उपयोग करता है जो कई डेटा स्रोतों को मानव समीक्षा के साथ जोड़ने वाले लंबे समय तक चलने वाले AI कार्यप्रवाह को सक्षम बनाता है। AI एजेंट कोडिंग, परिकल्पना सत्यापन और मॉडल के पुनरावर्ती सुधार में सहायता करते हैं, जबकि मानव पर्यवेक्षण एक नियंत्रित वातावरण में अनुपालन और गुणवत्ता को सुनिश्चित करता है।
स्रोत: OpenAI Blog · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित