我曾經困惑為什麼這麼多人會對像Cursor和ChatGPT這樣的LLM偶爾出現幻覺或犯錯感到不滿。它們是神奇的超級分析師……那麼它們犯幾次錯誤又有什麼關係呢？ 我發現基本的質量控制、三角測量和橋接可以幫助你發現這些錯誤。我在Theia之前做過幾份私募股權的工作，其中質量控制（即確保助理的模型沒有問題）是這個角色的重要部分。新分析師會犯很多錯誤。我最喜歡的一句話（在凌晨2點）是「幹得不錯，但這一頁上的每一個數字都是錯的。」我覺得這很乏味和無聊，但這是工作中絕對關鍵的一部分。 我以前從未將其視為一種技能，但我發現自己每天都在使用它與LLM互動。我實際上並不認為LLM會完全停止犯錯，所以這現在是你的一項核心技能。 我發現一些最佳的質量控制技巧是—— 1. 只需瀏覽模型/代碼。你可以通過這種方式發現很多錯誤。 2. 基本的三角測量（例如，45%的內部收益率是錯的，美國的比薩銷售額不可能是500億美元，因為Domino's是180億美元，而且它們不可能做到40%） 3. 在模型內部相互橋接數字（例如，如果市場增長50%，而我們的市場份額從5%增長到10%，那麼我們為什麼不增長100%？去檢查那些數字） 4. 與之前的分析進行橋接（例如，我們2028年的收入在之前的模型中是1.2億美元，現在是1.44億美元……具體發生了什麼？哦，我們將每單位的價格從10美元提高到12美元，好的） 老實說，這歸結為在頁面上查看數字，並在接受模型之前思考五分鐘。這看起來很明顯，但我發帖是為了幫助任何人。