کرپٹو ریسرچ اور ٹریڈنگ کے فیصلوں کے لیے LLMs کا استعمال کیسے کریں۔

بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) — ChatGPT، Gemini، Claude، Llama-family ماڈلز اور ان کے ہم عمر افراد — کرپٹو ٹریڈرز اور تجزیہ کاروں کے لیے تیزی سے ناگزیر ریسرچ کاپیلٹس بن گئے ہیں۔ لیکن 2025 کی سرخی والی کہانی "LLMs beat the market" نہیں ہے۔ یہ ایک زیادہ اہم کہانی ہے: LLMs تحقیق کو تیز کر سکتے ہیں، شور مچانے والے آن اور آف چین ڈیٹا میں دفن سگنلز تلاش کر سکتے ہیں، اور تجارتی ورک فلو کے حصوں کو خودکار کر سکتے ہیں۔ if آپ ایسے سسٹمز ڈیزائن کرتے ہیں جو ماڈل کی حدود، ریگولیٹری رکاوٹوں اور مارکیٹ کے خطرے کا احترام کرتے ہیں۔

مالیاتی منڈیوں میں LLM کیا کردار ادا کرتے ہیں؟

بڑے لینگوئج ماڈلز (LLMs) تیزی سے چیٹ اسسٹنٹس سے ٹریڈنگ ریسرچ پائپ لائنز، ڈیٹا پلیٹ فارمز، اور ایڈوائزری ٹولز کے اجزاء میں منتقل ہو گئے ہیں۔ کرپٹو مارکیٹوں میں وہ خاص طور پر کام کرتے ہیں (1) پیمانے پر غیر منظم اعداد و شمار (خبریں، فورمز، آن چین بیانیہ)، (2) سگنل synthesizers جو متفاوت آدانوں کو جامع تجارتی مفروضوں میں فیوز کرتا ہے، اور (3) آٹومیشن انجن تحقیقی کام کے بہاؤ کے لیے (خلاصہ، اسکیننگ، اسکریننگ، اور حکمت عملی کے خیالات پیدا کرنا)۔ لیکن وہ پلگ اینڈ پلے الفا جنریٹر نہیں ہیں: حقیقی تعیناتیوں سے پتہ چلتا ہے کہ وہ سطحی آئیڈیاز اور رفتار کے تجزیہ میں مدد کر سکتے ہیں، جب تک کہ سخت ڈیٹا، ریئل ٹائم فیڈز، خطرے کی حدود اور انسانی نگرانی کے ساتھ مل کر تجارتی نتائج برآمد نہ ہوں۔

اقدامات - تجارتی ورک فلو میں LLMs کو فعال کرنا

1. فیصلے کی وضاحت کریں: ریسرچ بریف، سگنل جنریشن، یا ایگزیکیوشن آٹومیشن۔
2. سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ذرائع (ایکسچینج ٹک، آرڈر بک، آن چین، خبریں، فورم پوسٹس) کا استعمال کریں۔
3. خلاصہ، نام کی ہستی نکالنے، جذباتی اسکورنگ، ٹوکنومکس پارسنگ، اور کراس دستاویزی استدلال کے لیے LLM استعمال کریں۔
4. LLM آؤٹ پٹس کو مقداری ماڈلز (شماریاتی، ٹائم سیریز یا ML) اور بیک ٹیسٹ کے ساتھ جوڑیں۔
5. انسانی جائزہ، رسک کنٹرولز اور مسلسل نگرانی شامل کریں (بہاؤ، فریب)۔

مارکیٹ کے جذبات کے تجزیہ کے لیے ایل ایل ایم کو کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے؟

مارکیٹ کے جذبات کا تجزیہ اس پیمائش کا عمل ہے کہ مارکیٹ کے شرکاء کسی اثاثہ یا مجموعی طور پر مارکیٹ کے بارے میں کیسا محسوس کرتے ہیں (تیزی، مندی، خوف زدہ، لالچی)۔ جذبات قیمت کی ان حرکتوں کی وضاحت کرنے میں مدد کرتا ہے جو خالص بنیادی یا ٹیکنیکلز سے محروم ہو سکتے ہیں - خاص طور پر کرپٹو میں، جہاں رویے کے بیانیے اور سماجی توجہ تیز، غیر خطی حرکتیں پیدا کر سکتی ہے۔ آن چین فلو انڈیکیٹرز اور آرڈر بک میٹرکس کے ساتھ خودکار جذباتی اشاروں کا امتزاج حالات سے متعلق آگاہی اور وقت کو بہتر بناتا ہے۔

LLMs غیر ساختہ متن کو ساختی جذبات اور موضوع کے اشاروں پر پیمانے پر نقشہ بناتے ہیں۔ سادہ لغت یا بیگ آف الفاظ کے طریقوں کے مقابلے میں، جدید LLMs سیاق و سباق کو سمجھتے ہیں (مثلاً، طنزیہ، اہم ریگولیٹری بحث) اور کثیر جہتی نتائج پیدا کر سکتے ہیں: جذبات کی قطبیت، اعتماد، لہجہ (خوف/لالچ/غیر یقینی صورتحال)، موضوع کے ٹیگز، اور تجویز کردہ اعمال۔

شہ سرخیاں اور خبروں کے جذبات کا مجموعہ

پائپ لائن / قدم

1. نگلنا: جانچ شدہ فیڈز (وائر سروسز، ایکسچینج کے اعلانات، SEC/CFTC ریلیز، بڑے کرپٹو آؤٹ لیٹس) سے سرخیاں اور مضامین کھینچیں۔
2. ڈپلیکیٹ اور ٹائم اسٹیمپ: ڈپلیکیٹس کو ہٹا دیں اور ماخذ/وقت میٹا ڈیٹا کو محفوظ رکھیں۔
3. RAG (ریٹریول-آگمینٹڈ جنریشن): طویل مضامین کے لیے، مختصر خلاصے اور جذباتی اسکور بنانے کے لیے ایک بازیافت + LLM استعمال کریں۔
4. مجموعی وزن: ماخذ کی ساکھ، وقت کی کمی، اور اثاثوں کی نمائش کے لحاظ سے وزن (ایک مختصر تبادلے کی بندش >> غیر متعلقہ altcoin افواہ)۔
5. سگنل آؤٹ پٹ: عددی جذباتی اشاریہ (−1..+1)، موضوع کے ٹیگز (مثال کے طور پر، "ریگولیشن"، "لیکویڈیٹی"، "اپ گریڈ")، اور ایک مختصر سادہ انگریزی خلاصہ۔

فوری مثالیں (مختصر):

"مندرجہ ذیل مضمون کا خلاصہ دو لائنوں میں کریں، پھر آؤٹ پٹ: (1) مجموعی جذبات ، (2) اعتماد (0-1)، (3) عنوانات (کوما سے الگ کیے گئے)، (4) 1–2 تجویز کردہ مانیٹرنگ آئٹمز۔

ڈی کوڈنگ سوشل میڈیا بز

ذرائع اور چیلنجز
Twitter/X، Reddit، Telegram، Discord اور crypto-native پلیٹ فارمز (مثال کے طور پر، آن چین گورننس فورمز) کچے اور شور والے ہیں: مختصر پیغامات، مخففات، میمز، بوٹ شور، اور طنز۔

پائپ لائن پیٹرن

1. پری فلٹر۔: ہیورسٹکس (پوسٹنگ فریکوئنسی، اکاؤنٹ کی عمر، پیروکار/پیروی کرنے والے تناسب) اور ایم ایل درجہ بندی کے ذریعے واضح بوٹس، ڈپلیکیٹ پوسٹس، اور اسپام کو ہٹا دیں۔
2. کلسٹر: بیانیہ کے دھاگوں میں کلسٹر پیغامات (مثال کے طور پر، "DAO ٹریژری ہیک ہو گیا"، "Lyer-2 airdrop افواہ")۔ کلسٹرنگ بار بار پیغامات کی زیادہ گنتی سے بچنے میں مدد کرتا ہے۔
3. ایل ایل ایم جذبات + ارادہ: جذبات، ارادے (رپورٹنگ بمقابلہ تشہیر بمقابلہ شکایت) کے لیے پیغامات پر لیبل لگانے کے لیے LLM کا استعمال کریں، اور آیا پوسٹ میں نئی ​​معلومات بمقابلہ ایمپلیفیکیشن شامل ہیں۔ مثال کا اشارہ: "مندرجہ ذیل سماجی پیغام کو ان میں سے ایک کے طور پر لیبل کریں: ، اور جذباتی اسکور (-1..+1) فراہم کریں، نیز آیا یہ پوسٹ ممکنہ طور پر اصل ہے یا بڑھاوا دینا۔"
4. حجم بمقابلہ رفتار: مطلق حجم اور تبدیلی کی شرح دونوں کی گنتی کریں — ایمپلیفیکیشن میں اچانک رفتار کی تیز رفتار اکثر رویے کی تبدیلیوں سے پہلے ہوتی ہے۔
5. میم کا پتہ لگانا: meme سے چلنے والے پمپس کا پتہ لگانے کے لیے علیحدہ درجہ بندی یا ملٹی موڈل ایل ایل ایم پرامپٹنگ (تصاویر + متن) استعمال کریں۔

عملی اشارہ: سماجی جذبات کو بطور علاج شور بھاری معروف اشارے. یہ قلیل مدتی نظام کا پتہ لگانے کے لیے طاقتور ہے لیکن عمل درآمد سے پہلے اس کی آن چین یا آرڈر بک سگنلز کے ساتھ کراس توثیق ہونی چاہیے۔

نفاذ کی تجاویز

• استعمال سرایت پر مبنی مماثلت پلیٹ فارمز پر ایک ہی واقعہ کو بیان کرنے والی کہانیوں کو لنک کرنے کے لیے۔
• تفویض ذریعہ اعتبار کا وزن اور ایک وزنی جذباتی اشاریہ کی گنتی کریں۔
• کی نگرانی اختلاف (مثال کے طور پر، مثبت خبریں لیکن منفی سماجی ردعمل) — اکثر سرخ جھنڈا ہوتا ہے۔

بنیادی اور تکنیکی تجزیہ کے لیے LLMs کا استعمال کیسے کریں۔

بنیادی اور تکنیکی تجزیہ کیا ہے؟

• بنیادی تجزیہ پروٹوکول میٹرکس، ٹوکنومکس، ڈویلپر کی سرگرمی، گورننس کی تجاویز، شراکت داری، ریگولیٹری حیثیت، اور میکرو عوامل سے کسی اثاثے کی اندرونی قدر کا اندازہ لگاتا ہے۔ کرپٹو میں، بنیادی باتیں متنوع ہیں: ٹوکن سپلائی کا شیڈول، اسٹیکنگ اکنامکس، سمارٹ کنٹریکٹ اپ گریڈ، نیٹ ورک تھرو پٹ، ٹریژری ہیلتھ، اور بہت کچھ۔
• تکنیکی تجزیہ (TA) مستقبل کی قیمت کے رویے کا اندازہ لگانے کے لیے تاریخی قیمت اور حجم کے پیٹرن، آن چین لیکویڈیٹی، اور ڈیریویٹوز مضمر میٹرکس کا استعمال کرتا ہے۔ مضبوط خوردہ شرکت اور خود کو پورا کرنے والے پیٹرن کی حرکیات کی وجہ سے کرپٹو میں TA اہم ہے۔

دونوں نقطہ نظر ایک دوسرے کی تکمیل کرتے ہیں: بنیادی باتیں طویل مدتی یقین اور خطرے کے بجٹ سے آگاہ کرتی ہیں۔ TA داخلے/خارج کے وقت اور رسک مینجمنٹ کی رہنمائی کرتا ہے۔

مارکیٹ کیپٹلائزیشن اور سیکٹر کے رجحانات کے لیے مقداری جمع اور کوالٹیٹیو تشریح دونوں کی ضرورت ہوتی ہے (مثال کے طور پر، Layer-2 ٹوکنز متعلقہ مارکیٹ کیپ کیوں حاصل کر رہے ہیں؟ — نئے ایئر ڈراپس، پیداواری ترغیبات، یا ڈویلپر کی منتقلی کی وجہ سے)۔ LLMs خام کیپ نمبروں کو سرمایہ کاری کے قابل بیانات میں تبدیل کرنے کے لیے تشریحی پرت فراہم کرتے ہیں۔

LLMs میں سب سے زیادہ موثر ہیں۔ بنیادی تحقیق ڈومین (دستاویزات کا خلاصہ کرنا، خطرے کی زبان نکالنا، اپ گریڈ کے ارد گرد جذبات) اور جیسا کہ بڑھانے والے تکنیکی تجزیہ کے کوالٹیٹو پہلو کے لیے (نمونوں کی تشریح کرنا، تجارتی مفروضے پیدا کرنا)۔ وہ عددی کوانٹ ماڈل کی تکمیل کرتے ہیں، تبدیل نہیں کرتے جو اشارے کی گنتی کرتے ہیں یا بیک ٹیسٹ چلاتے ہیں۔

بنیادی تجزیہ کے لیے LLMs کا استعمال کیسے کریں — مرحلہ وار

1. وائٹ پیپر / آڈٹ کا خلاصہ: وائٹ پیپرز، آڈٹ، اور ڈیو پوسٹس کو داخل کریں۔ LLM سے ٹوکنومکس (سپلائی شیڈول، ویسٹنگ)، گورننس کے حقوق، اور مرکزیت کے خطرات نکالنے کو کہیں۔ ڈیلیوری قابل: کھیتوں کے ساتھ تشکیل شدہ JSON: supply_cap, inflation_schedule, vesting (فیصد، ٹائم لائن) upgrade_mechanism, audit_findings.
2. ڈویلپر کی سرگرمی اور ذخیرہ تجزیہ: فیڈ کمٹ لاگز، پی آر ٹائٹلز، اور ایشو ڈسکشنز۔ پروجیکٹ کی صحت اور اہم اصلاحات کی شرح کا خلاصہ کرنے کے لیے LLM کا استعمال کریں۔
3. کاؤنٹر پارٹی / ٹریژری تجزیہ: ارتکاز کے خطرے کا پتہ لگانے کے لیے کارپوریٹ فائلنگ، تبادلے کے اعلانات، اور ٹریژری اسٹیٹمنٹس کو پارس کریں۔
4. ریگولیٹری سگنلز: ریگولیٹری متن کو پارس کرنے کے لیے LLMs کا استعمال کریں اور انہیں ٹوکن درجہ بندی کے خطرے (سیکیورٹی بمقابلہ کموڈٹی) کے لیے نقشہ بنائیں۔ یہ خاص طور پر ایک ٹوکن درجہ بندی کی طرف SEC کی تحریک کو بروقت دیا گیا ہے۔
5. بیانیہ اسکورنگ: ایک جامع بنیادی اسکور میں کوالٹیٹیو آؤٹ پٹس (اپ گریڈ خطرات، مرکزیت) کو یکجا کریں۔

اشارہ کرنے والی مثال:

"اس آڈٹ رپورٹ کو پڑھیں اور تیار کریں: (a) 3 عام آدمی کی شرائط میں سب سے زیادہ شدید تکنیکی خطرات، (b) چاہے کوئی بھی پیمانے پر استحصال کے قابل ہو، (c) تخفیف کے اقدامات۔"

تکنیکی تجزیہ کے لیے LLMs کا استعمال کیسے کریں — مرحلہ وار

ایل ایل ایم قیمت کے انجن نہیں ہیں لیکن کر سکتے ہیں۔ تشریح کرنا کوانٹ ماڈلز کے لیے چارٹس اور تجویز کردہ خصوصیات۔

1. پری پروسیس مارکیٹ ڈیٹا: LLMs کو صاف شدہ OHLCV ونڈوز، کمپیوٹیڈ انڈیکیٹرز (SMA، EMA، RSI، MACD) اور JSON کے بطور آرڈر بک سنیپ شاٹس فراہم کریں۔
2. پیٹرن کی شناخت اور مفروضے کی نسل: LLM سے مشاہدہ شدہ نمونوں کی وضاحت کرنے کو کہیں (مثال کے طور پر، "آن-چین آمد اور قیمت کے درمیان تیز فرق" → فرضی قیاس کریں کیوں)۔
3. فیچر انجینئرنگ کی تجاویز: امیدوار کی خصوصیات پیدا کریں (مثال کے طور پر، ایکسچینج نیٹ فلو میں 1 گھنٹے کی تبدیلی کو 7 دن کی رولنگ ایوریج سے تقسیم، ٹویٹس فی منٹ * فنڈنگ ​​کی شرح)۔
4. سگنل کا وزن اور منظر نامے کا تجزیہ: مشروط قواعد تجویز کرنے کے لیے ماڈل کا استعمال کریں (اگر سماجی رفتار > X اور نیٹ فلو > Y تو زیادہ خطرہ)۔ بیک ٹیسٹ کے ذریعے توثیق کریں۔

ماڈل آؤٹ پٹس کے لیے سٹرکچرڈ I/O (JSON) کا استعمال کریں تاکہ انہیں پروگرام کے لحاظ سے قابل استعمال بنایا جا سکے۔

LLMs کے ساتھ مارکیٹ کیپٹلائزیشن اور سیکٹر کے رجحانات کا تجزیہ کیسے کریں؟

مارکیٹ کیپٹلائزیشن کرپٹو کرنسی مارکیٹ میں قدر کے بہاؤ کی عکاسی کرتی ہے، جس سے تاجروں کو یہ سمجھنے میں مدد ملتی ہے کہ کسی بھی وقت کن سیکٹرز یا اثاثوں کا غلبہ ہے۔ تاہم، ان تبدیلیوں کو دستی طور پر ٹریک کرنا انتہائی وقت طلب ہو سکتا ہے۔ بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) اس عمل کو ہموار کر سکتے ہیں، مارکیٹ کیپٹلائزیشن کی درجہ بندی، تجارتی حجم، اور بڑی کرپٹو کرنسیوں کے غلبے میں صرف سیکنڈوں میں تبدیلیوں کا تجزیہ کر سکتے ہیں۔

AI ٹولز جیسے Gemini یا ChatGPT کے ساتھ، تاجر وسیع تر مارکیٹ کے نسبت انفرادی اثاثوں کی کارکردگی کا موازنہ کر سکتے ہیں، شناخت کر سکتے ہیں کہ کون سے ٹوکنز مارکیٹ شیئر حاصل کر رہے ہیں یا کھو رہے ہیں، اور سیکٹر کی گردش کی ابتدائی علامات کا پتہ لگا سکتے ہیں، جیسے کہ فنڈز Layer-1 سے DeFi ٹوکنز یا AI سے متعلقہ پروجیکٹس میں منتقل ہو رہے ہیں۔

عملی نقطہ نظر

1. ڈیٹا ادخال: قابل اعتماد ذرائع (CoinGecko، CoinMarketCap، ایکسچینج APIs، آن چین سپلائی سنیپ شاٹس) سے کیپ اور سیکٹر کا ڈیٹا کھینچیں۔ سیکٹرز/ٹیگز کو معمول بنائیں (مثال کے طور پر، L1، L2، DeFi، CeFi، NFTs)۔
2. خودکار بیانیہ نسل: جامع تھیم رپورٹس تیار کرنے کے لیے LLMs کا استعمال کریں: "سیکٹر X نے 30 دنوں میں A (پروٹوکول اپ گریڈ) اور B (ریگولیٹری کلیرٹی) کے ذریعے کل مارکیٹ کیپ کا Y% حاصل کیا ہے — معاون ثبوت: ۔"
3. ALT ڈیٹا کے ساتھ کراس توثیق کریں۔: LLM کو نان پرائس سگنلز (ڈیولپر ایکٹیویٹی، سٹیبل کوائن فلو، NFT فلور تبدیلیاں) کے ساتھ منسلک سیکٹر کو منتقل کریں۔ LLM سے درجہ بندی کی وجہ سے متعلق مفروضے اور ڈیٹا پوائنٹس تیار کرنے کے لیے کہیں جو ہر ایک مفروضے کی حمایت کرتے ہیں۔
4. رجحان کا پتہ لگانے اور انتباہات: تھریش ہولڈ الرٹس بنائیں (مثال کے طور پر، "اگر 24 گھنٹے میں سیکٹر کا مارکیٹ کیپ شیئر> 5% بڑھتا ہے اور ڈیولپر کی سرگرمی میں اضافہ ہوتا ہے> 30% ہفتہ وار، تحقیق کے لیے جھنڈا") — LLM کو الرٹ پے لوڈ میں دلیل فراہم کرنے دیں۔

عملی اشارہ: کراس ریفرنس انڈیکس رکھیں: کسی بھی بیانیہ سے اخذ کردہ سگنل کے لیے، ماخذ کے ٹکڑوں اور ٹائم اسٹیمپ کو محفوظ کریں تاکہ تعمیل اور آڈیٹرز کسی بھی فیصلے کو اصل مواد تک واپس لے سکیں۔

LLM پر مبنی کرپٹو ریسرچ پائپ لائن بنانے کے اقدامات

ذیل میں ایک عملی، آخر سے آخر تک مرحلہ وار فہرست ہے جسے آپ لاگو کر سکتے ہیں۔ ہر قدم میں کلیدی چیک اور LLM کے مخصوص ٹچ پوائنٹس ہوتے ہیں۔

مرحلہ 1 - مقاصد اور رکاوٹوں کی وضاحت کریں۔

• ایل ایل ایم کے کردار کا فیصلہ کریں: آئیڈیا جنریٹر، سگنل نکالنا، تجارتی آٹومیشن مددگار، تعمیل مانیٹر، یا ایک مجموعہ۔
• رکاوٹیں: تاخیر (ریئل ٹائم؟ فی گھنٹہ؟)، لاگت، اور ریگولیٹری/تعمیل کی حدود (مثال کے طور پر، ڈیٹا کو برقرار رکھنا، PII سٹرپنگ)۔

مرحلہ 2 — ڈیٹا کے ذرائع اور ادخال

• متنی۔: نیوز APIs، RSS، SEC/CFTC ریلیز، GitHub، پروٹوکول دستاویزات۔ (قانونی/ریگولیٹری واقعات کے لیے بنیادی فائلنگ کا حوالہ دیں۔)
• سماجی: X، Reddit، Discord سے اسٹریمز (بوٹ فلٹرنگ کے ساتھ)۔
• پر چین: لین دین، سمارٹ کنٹریکٹ ایونٹس، ٹوکن سپلائی سنیپ شاٹس۔
• مارکیٹ: ایکسچینج آرڈر بک، تجارتی ٹکٹ، مجموعی قیمت فیڈ.

خودکار ادخال اور معیاری کاری؛ آڈیٹیبلٹی کے لیے خام نمونے ذخیرہ کریں۔

مرحلہ 3 - پری پروسیسنگ اور اسٹوریج

• بازیافت کے لیے طویل دستاویزات کو سمجھداری سے ٹوکنائز کریں اور ان کا حصہ بنائیں۔
• RAG کے لیے ویکٹر DB میں سرایت کو اسٹور کریں۔
• میٹا ڈیٹا پرت کو برقرار رکھیں (ذریعہ، ٹائم اسٹیمپ، ساکھ)۔

مرحلہ 4 - ماڈل کا انتخاب اور آرکیسٹریشن

• مختلف کاموں کے لیے ایک LLM (یا ایک چھوٹا جوڑا) کا انتخاب کریں (سادہ جذبات کے لیے تیز رفتار ماڈل، تحقیقی نوٹوں کے لیے ہائی کیپ ریجننگ ماڈل)۔ ذیل میں ماڈل کی تجاویز دیکھیں۔

مرحلہ 5 — ڈیزائن پرامپٹس اور ٹیمپلیٹس

• کاموں کے لیے دوبارہ قابل استعمال پرامپٹ ٹیمپلیٹس بنائیں: خلاصہ، ہستی نکالنا، مفروضہ جنریشن، جذباتی اسکورنگ، اور کوڈ جنریشن۔
• کے لیے واضح ہدایات شامل کریں۔ اقتباس متن کے ٹکڑوں (پیاسیجز یا یو آر ایل) کو کسی نتیجے پر پہنچنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے — اس سے آڈٹ کی اہلیت بہتر ہوتی ہے۔

مثال کا اشارہ (جذبہ):

سیاق و سباق: ۔ ٹاسک: ایک جذباتی اسکور (-1..+1)، 1–2 جملوں میں مختصر استدلال، اور اسکور کو آگے بڑھانے والی تین متن کی جھلکیاں فراہم کریں۔ اگر غیر یقینی ہو تو قدامت پسند زبان کا استعمال کریں اور اس میں اعتماد شامل کریں (کم/درمیانی/زیادہ)۔

مرحلہ 6 - پوسٹ پروسیسنگ اور فیچر تخلیق

• LLM آؤٹ پٹس کو عددی خصوصیات میں تبدیل کریں (جذبات_x، بیانیہ_اعتماد، گورننس_رسک_فلیگ) کے ساتھ ساتھ ماخذ متن سے منسلک پرویننس فیلڈز۔

مرحلہ 7 - بیک ٹیسٹ اور توثیق

• ہر امیدوار کے سگنل کے لیے، لین دین کی لاگت، پھسلن، اور پوزیشن کے سائز کے قوانین کے ساتھ واک فارورڈ بیک ٹیسٹ چلائیں۔
• کراس توثیق کا استعمال کریں، اور اوور فٹنگ کے لیے ٹیسٹ کریں: LLMز زیادہ انجنیئرڈ قواعد تیار کر سکتے ہیں جو لائیو ٹریڈنگ میں ناکام ہو جاتے ہیں۔

مختلف کاموں کے لیے آپ کو کن ماڈلز پر غور کرنا چاہیے؟

ہلکا پھلکا، آن پریم / تاخیر سے متعلق حساس کام

Llama 4.x / Mistral variants / چھوٹی ٹھیک ٹھیک چوکیاں - مقامی تعیناتی کے لیے اچھا ہے جب ڈیٹا پرائیویسی یا لیٹنسی اہم ہو۔ لاگت کی کارکردگی کے لیے کوانٹائزڈ ورژن استعمال کریں۔

اعلیٰ معیار کی استدلال، خلاصہ اور حفاظت

• OpenAI GPT-4o فیملی - استدلال، کوڈ جنریشن، اور خلاصہ کے لیے مضبوط جرنلسٹ؛ بڑے پیمانے پر پیداوار پائپ لائنوں میں استعمال کیا جاتا ہے.
• انتھروپک کلاڈ سیریز - حفاظت اور طویل سیاق و سباق کا خلاصہ پر زور؛ تعمیل کا سامنا کرنے والی ایپلی کیشنز کے لیے اچھا ہے۔
• Google Gemini Pro/2.x - کثیر ماخذ ترکیب کے لیے بہترین ملٹی موڈل اور طویل سیاق و سباق کی صلاحیتیں۔

ماڈل کے انتخاب کے لیے بہترین مشق

• استعمال خصوصی مالیاتی LLMs یا ٹھیک ٹیونڈ چیک پوائنٹس جب کام کے لیے ڈومین جرگن، ریگولیٹری زبان، یا آڈٹ ایبلٹی کی ضرورت ہوتی ہے۔
• استعمال جنرلسٹ ماڈلز پر چند شاٹ پرامپٹنگ تحقیقاتی کاموں کے لیے؛ جب آپ کو مستقل، دہرائے جانے کے قابل آؤٹ پٹ کی ضرورت ہو تو فائن ٹیوننگ یا بازیافت کے بڑھے ہوئے ماڈلز کی طرف ہجرت کریں۔
• پروڈکشن کے تنقیدی استعمال کے لیے، ایک جوڑا لاگو کریں: امیدواروں کو جھنڈا لگانے کے لیے ایک ہائی-ریکال ماڈل + تصدیق کرنے کے لیے ایک اعلیٰ درستگی والا ماہر۔

ڈویلپرز تازہ ترین LLM API تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں جیسے کلاڈ سونیٹ 4.5 API اور GPT 5.1 وغیرہ CometAPI کے ذریعے، جدید ترین ماڈل ورژن ہمیشہ سرکاری ویب سائٹ کے ساتھ اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔

جانے کے لیے تیار ہیں؟→ CometAPI کے لیے آج ہی سائن اپ کریں۔ !

اگر آپ AI پر مزید ٹپس، گائیڈز اور خبریں جاننا چاہتے ہیں تو ہمیں فالو کریں۔ VK, X اور Discord!