بلیک راک کے ایل ایل ایم: "سوال فائدہ ہے۔"

پیسہ لگانے کے لیے ٹیکنالوجی کا پہلا طریقہ نیا نہیں ہے، لیکن مصنوعی ذہانت کے ٹولز کاروبار کو بہتر کارکردگی کے نئے مواقع فراہم کر رہے ہیں۔

جیف شین، سان فرانسسکو میں مقیم شریک چیف انویسٹمنٹ آفیسر اور منظم ایکٹو ایکویٹی کے شریک سربراہ کہتے ہیں کہ زبان سیکھنے کے ماڈل طاقتور ٹولز بن رہے ہیں۔

"ہم ایک انقلاب کے درمیان ہیں،" انہوں نے کہا۔ "بگ ڈیٹا، متبادل ڈیٹا، اور اب جنریٹیو AI تمام صنعتوں کو تبدیل کر رہا ہے، بشمول اثاثہ جات کا انتظام۔ اس ڈیٹا کو حاصل کرنے کے لیے مزید ڈیٹا دستیاب اور بہتر الگورتھم ہیں، اور یہ منظم سرمایہ کاری کو دلچسپ بناتا ہے۔"

مقدار کی چار دہائیاں

منظم ٹیم کی اصلیت بارکلیز گلوبل انویسٹرز کا کاروبار ہے جسے BlackRock نے 2009 میں حاصل کیا تھا۔ یہ معاہدہ اس وقت سامنے آیا جب عالمی مالیاتی بحران کی وجہ سے شدید متاثر بارکلیز نے اپنے سرمایہ کاری کے کاروبار کو زندہ رہنے کے لیے سپرد کر دیا - اور BlackRock کو دنیا کا سب سے بڑا اثاثہ منیجر بنا دیا، پھر $2.7 ٹریلین .

BGI کی جڑیں 1985 میں واپس چلی گئیں جسے آج ایک فنٹیک سمجھا جا سکتا ہے: ان شرائط یا صلاحیتوں کے فیشن میں آنے سے بہت پہلے، بڑے ڈیٹا اور مشین لرننگ کی ابتدائی شکلوں کا استعمال کرتے ہوئے سلیکن ویلی پر مبنی آپریشن۔ یہ ایک کوانٹ شاپ ہے، جس میں ڈیٹا سے چلنے والی بصیرت کا استعمال کرتے ہوئے بہت سے چھوٹے، تیز دائو پر ایک اسٹاک کو دوسرے کے خلاف ثالثی کرتے ہوئے - کوک بمقابلہ پیپسی۔

یہ کام کرتا ہے یہاں تک کہ اگر انڈسٹری یا مارکیٹ بری طرح سے کام کر رہی ہو - کنٹری گارڈن بمقابلہ ایورگرینڈ۔ اہم بات یہ ہے کہ ایک چھوٹا، قلیل المدتی کنارے تلاش کرنا ہے جس پر مینیجر تیزی سے، پیمانے پر تجارت کر سکتا ہے، اور پھر پوزیشن کو بند کر سکتا ہے۔ اس طرح کی تجارت کو ایک پورٹ فولیو میں سینکڑوں یا ہزاروں سے ضرب دیں، اور فرم بینچ مارکس سے کم تعلق کے ساتھ ایک بڑی ایکویٹی حکمت عملی بناتی ہے۔

مزید اعداد و شمار، بہتر الگورتھم، کمپیوٹنگ کی طاقت میں اضافہ، اور اسٹاک مارکیٹوں کی الیکٹرونیفکیشن کے ساتھ، BGI ایک جدید ترین پاور ہاؤس کے طور پر ابھرا تھا اور BlackRock کے منظم بازو کے طور پر جاری ہے۔

اس کے بعد سے، ETF کی دنیا نے آغاز کیا، جس سے BlackRock دنیا کا سب سے بڑا اثاثہ مینیجر بن گیا۔ ستمبر 2023 تک، فرم نے 3.1 ٹریلین ڈالر ایکسچینج ٹریڈڈ فنڈز (ایک خوردہ کاروبار) اور مزید 2.6 ٹریلین ڈالر انڈیکس فنڈز (اداروں کے لیے) کی اطلاع دی۔ فرم کا ٹیکنالوجی سروسز گروپ، بشمول اس کا علاءالدین پورٹ فولیو رسک سسٹم، آمدنی میں ایک اور اہم شراکت دار ہے۔

AI کی ترقی

اس تناظر میں، منظم ایکوئٹی کا کاروبار، ایک ادارہ جاتی کاروبار، 237 بلین ڈالر کے زیر انتظام اثاثوں پر معمولی ہے۔ شین یقیناً اپنی تقسیم کے بارے میں خوش ہے۔ "منظم مقدار کی سرمایہ کاری اب سنہری دور میں ہے،" انہوں نے کہا۔

لیکن تخلیقی AI کے ارد گرد جوش و خروش، جس میں ChatGPT جیسے قدرتی زبان کے ماڈل شامل ہیں، چن کی امید کو کچھ اعتبار فراہم کرتا ہے۔

پرانے دنوں میں، مقدار کی حکمت عملی روایتی میٹرکس (قیمت سے کتاب، قیمت سے کمائی، منافع کی پیداوار) کے لحاظ سے امریکی بڑے کیپ اسٹاک کی درجہ بندی پر مشتمل تھی۔ تب بھی، سب سے بڑے کوانٹ ہیج فنڈز نے حیران کن سائز کے ڈیٹا گودام بنائے۔ اس نے انہیں مارکیٹ کے رجحانات سے قطع نظر کارکردگی پیدا کرنے کی صلاحیت فراہم کی۔ سب سے زیادہ کامیاب فرموں نے بہت زیادہ پیسہ کمایا، جس کی قیادت Renaissance Technologies نے کی، جو 1988 سے 2018 تک دنیا کی سب سے زیادہ منافع بخش (اور خفیہ) سرمایہ کاری فرم تھی۔

---

---

فعال حکمت عملیوں کو چلانے میں شامل اقدامات، مقدار یا دوسری صورت میں، مستقل طور پر خودکار ہو چکے ہیں۔ معلومات اب مشین سے پڑھنے کے قابل ہیں، جیسے بروکر رپورٹس، کمپنی کی مالیات، میڈیا کی کہانیاں، اور سرکاری اعدادوشمار۔ قدرتی زبان کی پروسیسنگ نے غیر ساختہ ڈیٹا (پی ڈی ایف سے لے کر وکیل کے دستخط تک کوئی بھی چیز) مشین کے پڑھنے کے قابل بنانا ممکن بنایا۔ چیزوں کے انٹرنیٹ اور سیٹلائٹ امیجری نے ان چیزوں کی فہرست کو بڑھا دیا ہے جن کی پیمائش اور مقدار درست کی جا سکتی ہے۔ مزید یہ کہ اب یہ فنڈ مینیجرز کو ریئل ٹائم ویوز تک رسائی فراہم کرتے ہیں۔

شین نے ٹرکوں کی نقل و حرکت کا حوالہ دیا۔ جغرافیائی ٹیگنگ، وائی فائی بیکنز اور سیٹلائٹ امیجز اس ڈیٹا کے خریداروں کو ٹرکوں کے بیڑے کو ٹریک کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ اس سے انہیں سپلائرز اور اسٹورز کے درمیان ٹریفک کا احساس ملتا ہے، ایک ڈیٹا پوائنٹ اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ کمپنی کس طرح چل رہی ہے۔ ان میں سے کافی بنائیں، اور ایک فرم معیشت کا میکرو نقطہ نظر حاصل کرنے کے لیے اپنا دائرہ وسیع کر سکتی ہے۔

GenAI درج کریں۔

آج جنریٹیو AI مکس میں ٹولز کا ایک نیا سیٹ شامل کر رہا ہے۔ لیکن یہ صرف ڈیٹا کو کچلنے کا دوسرا طریقہ نہیں ہے۔ یہ دراصل پورٹ فولیو مینیجرز کے معلومات کو سمجھنے کے طریقے کو بدل دیتا ہے۔

شین نے سی ای او کے مستعفی ہونے کے بارے میں ایک خبر کی مثال دی ہے۔ پچھلے بیس سالوں سے، ٹیک سیوی فرموں نے 'لفظوں کے تھیلے' کے نقطہ نظر پر عمل کرنے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کیا۔ یہ مشین کسی متن کو پارس کرے گی اور ایسے الفاظ یا جملے کے ارتکاز کو تلاش کرے گی جو اچھے یا برے، خرید و فروخت سے متعلق ہوں۔

سی ای او کی ملازمت سے محروم ہونے کی مثال میں، مشین ابتدائی پیراگراف میں سات متعلقہ الفاظ کی نشاندہی کر سکتی ہے۔ یہ منفی کلسٹرز کے طور پر ٹیگ کرے گا جیسے 'انتباہ'، 'کمپنی چھوڑنا'، 'تبدیل'، 'مایوسی'، اور 'کمزور'۔ یہ دو حوصلہ افزا تاثرات کو بھی نمایاں کرے گا، 'حیرت انگیز' اور 'مثبت جواب دیں'، لیکن مجموعی طور پر منفی کا وزن کمپیوٹر کو فروخت کی سفارش کرنے پر لے جائے گا۔

اگر یہ کمپنی کوک بمقابلہ پیپسی جوڑی کا حصہ ہوتی، تو BlackRock فیصلہ کر سکتا ہے کہ یہ فائدہ کے ساتھ ایک کو چھوٹا اور دوسرے کو لمبا کرنے کا اشارہ تھا۔ تجارت چند گھنٹے یا چند دن جاری رہ سکتی ہے، لیکن تجزیہ کی رفتار ٹیم کو انسانی تشریح پر انحصار کرنے والے فعال بنیادی کھلاڑیوں کے بڑے پیمانے سے مختلف نتیجہ دے گی۔

"یہ 2007 میں آرٹ کی حالت تھی،" شین نے کہا۔ اس کے بعد سے، ڈیٹا اور ایگلوس بہتر ہو گئے ہیں، لیکن الفاظ کا بیگ اب بھی معمول تھا۔ LLMs جیسے ChatGPT اسے تبدیل کر رہے ہیں۔

LLMs ایک ہی پیراگراف لیتے ہیں اور، شین کی مثال میں، یہ نتیجہ اخذ کرتے ہیں کہ یہ بری خبر کے ایک ٹکڑے کے بجائے ایک بڑے پیمانے پر مثبت ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ یہ صرف متن کا ترجمہ نہیں ہے بلکہ اسے سیاق و سباق میں سمجھنا ہے۔ LLM جانتا ہے کہ، جب کہ اوپر منفی الفاظ کا ایک گروپ ہے، کلیدی جملہ نیچے ہے: 'ہم توقع کرتے ہیں کہ اسٹاک مثبت جواب دے گا'۔

شین نے کہا، "سی ای او کے مستعفی ہونے کی خبر ہونے کے باوجود، ایل ایل ایم پریس ریلیز کے خلاصے کو سمجھتا ہے - اس کو پنچ لائن ملتی ہے،" شین نے کہا۔

ڈیٹا اور الگوس

اگرچہ یہ مثال صحافیوں کے سامنے BlackRock پریزنٹیشنز کے لیے بنائی گئی ہے، لیکن اس کا مطلب یہ ہے کہ مکس میں LLM شامل کرنے والی ایک منظم دکان کو بہتر کارکردگی دکھانی چاہیے۔ اس صاف مثال میں، حقیقت میں، پورٹ فولیو مینیجر کو بالکل مختلف جواب دیا گیا ہے۔

حقیقی زندگی اتنی صاف نہیں ہے، لیکن شین کا کہنا ہے کہ LLMs ٹولز کی اگلی لہر ہیں جو مینیجر کو ایک چھوٹا سا کنارہ فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ BlackRock جیسی فرمیں اب ملکیتی ڈیٹا سیٹس پر LLMs استعمال کر رہی ہیں، تاکہ ماڈلز کو مالیاتی اور دیگر مخصوص قسم کے ڈیٹا پر تربیت دی جا سکے۔ وہ کہتے ہیں کہ BlackRock کو معلوم ہوا کہ اس کی ملکیتی LLMs کو ChatGPT (جو بڑے پیمانے پر انٹرنیٹ پر تربیت یافتہ ہے) پر برتری حاصل ہے۔

یہ مقدار کو وہی پرانی بنیادی باتوں پر واپس لاتا ہے: کس کے پاس بہترین ڈیٹا ہے اور اسے صاف کرنے کا بہترین ذریعہ؛ اور پھر ہوشیار ترین الگوس کس کے پاس ہے۔ لیکن ایل ایل ایم یہاں ایک اور شکن کا اضافہ کرتے ہیں، انسانوں کو ان کے فیصلے کے ذرائع کو بہتر بنانے میں مدد کر کے۔

انسانی لمس

اگرچہ کچھ مقدار کی دکانیں جیسے RenTec صرف اپنے کمپیوٹرز کی پیروی کرنے کے لئے بدنام تھیں، شین کا کہنا ہے کہ منظم حکمت عملیوں کو اب بھی انسانی فیصلوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ اس وقت واضح ہو جاتا ہے جب تاریخی ڈیٹا نامکمل ہوتا ہے یا موجود نہیں ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، کووِڈ کے دوران کسی کمپنی کا ماڈل بنانا مشکل تھا کیونکہ اس شدت کی آخری عالمی وبا ایک صدی قبل آئی تھی۔ آج استعمال کرنے کے لیے 1918 کا کوئی قابل اعتماد ڈیٹا نہیں ہے۔ لہذا جب کہ کوانٹس نے ٹریفک یا جاب پوسٹنگ کے ارد گرد ریئل ٹائم ڈیٹا کا استعمال کیا تاکہ ایک نظریہ حاصل کیا جا سکے، پھر بھی اس کے لیے ایک انسان کو یہ معلوم کرنے کی ضرورت ہے کہ مستقبل قریب کے لیے اس کا کیا مطلب ہے۔ بڑا ڈیٹا، اپنے طور پر، ایک قابل اعتماد پیش گو نہیں تھا۔

لیکن LLMs کے ساتھ، انسان مشین سے چھوٹے سوالات پوچھ سکتے ہیں جو کہ مشین لرننگ سسٹم سے پوچھنا ناممکن تھا۔ یہ LLM کو پیداواری ٹول میں بدل دیتا ہے، اور مختلف سوالات مختلف نتائج کی طرف لے جاتے ہیں۔ 1980 اور 1990 کی دہائی کے پرانے بڑے اعداد و شمار کے ماڈلز تجزیے کی قیمتوں پر محیط تھے، اور 2010 کی دہائی میں مارکیٹ کے جذبات جیسی چیزوں کو شامل کیا۔ اب سوال کرنے کا دائرہ وسیع ہے جو انسانی تخلیقی صلاحیتوں کو قابل بناتا ہے۔

شین نے کہا، "سوال مسابقتی برتری کا ہو سکتا ہے۔

یہ دیکھتے ہوئے کہ شین ایک روشن مستقبل کے طور پر کیا دکھاتا ہے، کیا یہ تجویز کرتا ہے کہ فعال انتظامی انداز غیر فعال حکمت عملیوں کے مقابلے میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنا شروع کر دیں گے؟ کیا منظم سرمایہ کاری ان اثاثوں میں سے کچھ کو واپس لینے کے لیے تیار ہے جو گھر کے ETF کی طرف گئے ہیں؟

شین غیر کمٹڈ رہا۔ ان کا کہنا ہے کہ انڈسٹری کے فاتح وہ فرم ہیں جو پروڈکٹ سے قطع نظر اے آئی کو اپناتی ہیں۔ ایک محفوظ جواب۔ لہذا، ایک محفوظ قیاس یہ ہوگا کہ ٹیک کا استعمال کرتے ہوئے نیا مقابلہ فرموں کو وسائل سے فائدہ اٹھائے گا تاکہ وہ زیادہ سے زیادہ ڈیٹا حاصل کرسکیں۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.digfingroup.com/blackrock-llm/