Basis․ հարկային աշխատանքային գիրքը՝ 2× արագ GPT‑6 Astra-ով
GPT‑6 Astra-ն բարդ առաջադրանքները կատարեց 50%-ով ավելի քիչ ժամանակում, քան GPT‑5.6 Sol-ը, և դրսևորեց օգտատիրոջ նպատակի ավելի խոր ըմբռնում։
Աշխատանքային գրքի փորձարկում
50%
Ավելի քիչ ժամանակ՝ 50 թերթով հարկային աշխատանքային գիրքը լրացնելու համար՝ Sol-ի համեմատ, Basis-ի փորձարկման ընթացքում։
Ներքին գնահատումներ
20%
Basis-ի ներքին գնահատման միավորների մոտավոր բարելավումը։
Basis(բացվում է նոր պատուհանում)-ը ստեղծում է ԱԲ գործակալներ՝ ավտոմատացնելու հաշվապահների ամենօրյա ձեռքով կատարվող աշխատանքի զգալի մասը՝ օգնելով նրանց կրկնվող առաջադրանքների փոխարեն ժամանակ հատկացնել ռազմավարական աշխատանքին։ Ընկերության հետազոտությունները կենտրոնացած են երկարատև առաջադրանքները հուսալիորեն կատարող գործակալների վրա։ GPT‑6 Astra-ի կիրառմամբ ընկերությունը նկատում է, որ մոդելն ավելի լավ է հասկանում, թե ինչի են ուզում հասնել հաշվապահները։
«GPT-6 Astra-ն ավելի լավ է հասկանում օգտատիրոջ իրական նպատակն ու խնդիրը»։
Basis-ը համեմատել է GPT‑6 Astra-ն և GPT‑5.6 Sol-ը՝ օգտագործելով 50 թերթով բարդ հարկային աշխատանքային գիրք։ Առաջադրանքը աշխատանքային գիրքը ճշգրիտ և հուսալիորեն լրացնելն էր, և GPT‑6 Astra-ն զգալիորեն ավելի արագ էր։
«GPT-6 Astra-ն կարողանում է այդ աշխատանքային գիրքը լրացնել երկու անգամ ավելի արագ, քան GPT-5.6 Sol-ը»։
Basis-ը նաև նշել է, որ GPT‑6 Astra-ն առաջադրանքի սկզբում ավելի լավ որոշումներ է կայացնում՝ օգնելով Basis-ի գործակալներին ավելի ուղիղ ճանապարհով հասնել արդյունքին և ավելի քիչ ժամանակ ծախսել սխալներն ուղղելու վրա։ Տրոյանովսկու խոսքով՝ դրա շնորհիվ մոդելը նաև ավելի արդյունավետ է օգտագործում թոքենները։
Basis-ը նաև GPT‑6 Astra-ին հանձնարարում է աշխատանքի ընթացքում հարմարեցնել դատողության ծավալը՝ բարդ քայլերի համար ավելացնելով հաշվարկային ռեսուրսները, իսկ ավելի հեշտ քայլերի համար՝ նվազեցնելով։ Մոդելը կարող է կատարել այս փոփոխությունները՝ անփոփոխ պահելով իր քեշը։ Տրոյանովսկու խոսքով՝ սա օգնում է նվազեցնել ծախսերն ու պատասխանի սպասման ժամանակը՝ երկարատև առաջադրանքներն ավելի մատչելի դարձնելով Basis-ի և նրա հաճախորդների համար։
GPT‑6 Astra-ի կիրառմամբ Basis-ի ներքին գնահատման միավորները բարելավվել են մոտ 20%-ով՝ օգտատիրոջ նպատակն ավելի լավ հասկանալու շնորհիվ։ Մոդելն ավելի լավ է հասկանում նաև, թե երբ հարցեր տալ, մատնանշել ենթադրությունները և հետևել հրահանգներին։
Basis-ը գնահատում է իր գործակալների աշխատանքի ընթացքն ու վերջնական պատասխանները, այդ թվում՝ արդյոք նրանք հետևում են ձևանմուշներին, հարկային հարցերի դեպքում դիմում են սկզբնաղբյուրներին և ստուգում սեփական աշխատանքը։ GPT‑6 Astra-ն կարող է ավելի լայն համատեքստից հասկանալ այս ակնկալիքները՝ ավելի քիչ ուղղակի հրահանգներով։
Սա նվազեցնում է առանձին իրավիճակների համար կանոններ գրելու Basis-ի անհրաժեշտությունը և թիմին ավելի մեծ վստահություն տալիս, որ գործակալները կարող են հաղթահարել նաև ներքին փորձարկումներով չընդգրկված իրավիճակները։
