Obișnuiam să fiu confuz de ce atât de mulți oameni se supără pe LLM-uri precum Cursor și ChatGPT care halucinează ocazional sau fac greșeli. Sunt super-analiști magici... Deci, ce se întâmplă dacă fac câteva greșeli. Consider că controlul de bază al calității, triangulația și puntea vă pot ajuta să găsiți aceste greșeli. Am lucrat la câteva locuri de muncă în private equity înainte de Theia, unde controlul calității (adică să mă asigur că modelul asociatului nu a fost spart) era o parte importantă a rolului. Analiștii proaspeți fac multe greșeli. Replica mea preferată (la 2 dimineața) a fost "treabă bună, dar fiecare număr de pe această pagină este greșit". Mi s-a părut plictisitor și plictisitor, dar a fost o parte absolut critică a muncii. Nu m-am gândit niciodată la asta ca la o abilitate înainte, dar mă trezesc că o folosesc în fiecare zi cu LLM-uri. De fapt, nu cred că LLM-urile vor înceta să facă greșeli cu totul, așa că aceasta este acum o abilitate de bază pentru tine. Am descoperit că câteva dintre cele mai bune tehnici de control al calității sunt: 1. Doar parcurgeți modelul / codul. Înveți să găsești o mulțime de greșeli în acest fel. 2. Triangulație de bază (de exemplu, 45% IRR este greșit, vânzările de pizza din SUA nu pot fi de 50 de miliarde de dolari pentru că Domino's face 18 miliarde de dolari și nu există nicio modalitate de a face 40%) 3. Puntea numerelor din interiorul modelului între ele (de exemplu, dacă piața crește cu 50% și noi creștem cota de piață de la 5 la 10%, de ce nu creștem cu 100%? Du-te să verifici acele numere) 4. Punte cu analizele anterioare (de exemplu, veniturile noastre din anul 2028 au fost de 120 de milioane de dolari în modelul anterior și acum sunt de 144 de milioane de dolari ... Ce s-a întâmplat mai exact? Oh, am crescut prețul pe unitate de la 10 USD la 12 USD OK) Sincer, se rezumă la a te uita la numărul de pe pagină și a te gândi la ele timp de cinci minute înainte de a accepta modelul. Acest lucru este destul de evident, dar postarea în cazul în care ajută pe cineva.