私は以前、なぜこれほど多くの人が Cursor や ChatGPT のような LLM が時折幻覚を見たり間違いを犯したりすることに腹を立てるのか混乱していました。彼らは魔法のスーパーアナリストです...では、彼らがいくつかの間違いを犯したらどうなるでしょうか。 基本的な品質管理、三角測量、ブリッジングは、これらの間違いを見つけるのに役立つことがわかりました。私はテイアの前、プライベートエクイティの仕事をいくつか経験しましたが、そこでは品質管理(つまり、アソシエイトのモデルが破綻しないようにする)が役割の大きな部分を占めていました。新鮮なアナリストは多くの間違いを犯します。私のお気に入りのセリフ(午前2時)は「よくやったが、このページの数字はすべて間違っている」だった。これは退屈で退屈だと感じましたが、仕事の絶対に重要な部分でした。 これまでこれをスキルだとは考えたことがありませんでしたが、LLM で毎日使っています。実際、LLM が間違いをやめるとは思えないので、これは今やあなたにとってコア スキルです。 最高の品質管理手法のいくつかは、次のとおりです。 1. モデル/コードをざっと読むだけです。この方法で多くの間違いを見つけることを学びます。 2. 基本的な三角測量 (例: 45% IRR は間違っています、米国のピザ売上高は $50B になることはできません、なぜならドミノ ピザは $18B であり、彼らが 40 になるわけがないからです) 3. モデル内の数値を相互にブリッジする (たとえば、市場が 50% 成長していて、市場シェアが 5% から 10% に拡大している場合、なぜ 100% 成長しないのでしょうか?それらの数字を確認しに行ってください) 4. 以前の分析への橋渡し (たとえば、2028 年の収益は以前のモデルで $120M でしたが、現在は $144M です...具体的に何が起こったのでしょうか?ああ、ユニットあたりの価格を10ドルから12ドルに値上げしました。 正直なところ、要するに、ページ上の数字を見て、モデルを受け入れる前に 5 分間考えます。これは非常に明白なことですが、誰かの助けになる場合に備えて投稿してください。