Terminal X: GPT‑6.1‑ით ინვესტორთან 88.6%-იანი თანხვედრა

საინვესტიციო ფირმის უპირატესობა გარიგებიდან გარიგებამდე ყალიბდება, თუმცა თითოეული გადაწყვეტილების საფუძვლად არსებული მსჯელობა, როგორც წესი, მხოლოდ რამდენიმე გამოცდილი ინვესტორის გონებაში რჩება. მათი წასვლისას ფირმას უგროვდება ის, რასაც Terminal X⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) მეხსიერების ვალს უწოდებს: ფირმამ შეიძლება დოკუმენტები შეინარჩუნოს, მაგრამ მსჯელობას კარგავს.

Terminal X-ის ოპერაციული სისტემა Capital Memory სწორედ ამ ვალის შესამცირებლად შეიქმნა. კომპანიის ინჟინრები, რომლებიც ადრე JPMorgan-სა და Blackstone-ში ფინანსებისა და ინვესტიციების სფეროში მუშაობდნენ, ადგილზე უერთდებიან თითოეული კლიენტის საინვესტიციო გუნდებს. ისინი ფირმის აგენტურ არქიტექტურას ქმნიან და მის საინვესტიციო მიდგომას ასახავენ ფირმისავე კუთვნილ აგენტებში, რომლებიც მის ლოკალურ ინფრასტრუქტურაში ან საკუთარ ღრუბელში განთავსდება.

ამ აგენტებში მსჯელობას OpenAI-ს მოდელები, მათ შორის GPT‑6.1 Sol და GPT‑6 Luna, უზრუნველყოფენ. Terminal X-ის Eval Agent კი აგენტების შედეგებს ფირმის სტანდარტების მიხედვით აფასებს. GPT‑6.1 Sol დაეხმარა Eval Agent-ს, ფონდის მანდატს აცდენილი დაახლოებით 25%-ით მეტი რეკომენდაცია გამოევლინა. ამავე სამუშაო პროცესებს ის თითო მოთხოვნაზე დაახლოებით 30%-ით ნაკლები ხარჯით ასრულებდა, ვიდრე რეიტინგში მომდევნო მოდელი.

Terminal X თითოეული კლიენტისთვის ქმნის აგენტებს, რომლებიც ინვესტირებას ფირმის საუკეთესო ინვესტორების მიდგომით ახორციელებენ. Terminal X-ის ინჟინრები კვირების განმავლობაში კლიენტთან ადგილზე მუშაობენ: ფირმის სანდო მემორანდუმებიდან აღადგენენ მათი შექმნის ლოგიკას და აღწერენ აქამდე დაუწერელ პროცესებს — მაგალითად, როგორ ამოწმებს საკრედიტო განყოფილება მსესხებელს ან რომელ წყაროებს აგროვებს თანაინვესტირების გუნდი მემორანდუმის მომზადებამდე.

შემდეგ ეს პროცესები აისახება ასობით აგენტში, რომლებიც აქტივების კლასისა და სტრატეგიის მიხედვით არის მორგებული და ინვესტირების თითოეული ეტაპისთვის ქვეაგენტებს მოიცავს. GPT‑6.1 Sol ასრულებს ეტაპებს, რომლებიც განსჯასა და უზარმაზარ კონტექსტურ ფანჯარას საჭიროებს: საინვესტიციო თეზისის ჩამოყალიბებას, საკვანძო საკითხების გამოვლენასა და ფირმის მანდატთან შესაბამისობის შეფასებას. GPT‑6 Luna ასრულებს დიდი მოცულობის ამოცანებს, რომლებშიც ტოკენების ეფექტიანი გამოყენება სიღრმეზე მნიშვნელოვანია.

აგენტები მუშაობენ თითოეული ფირმის მონაცემთა კერძო ოთახში — სპეციალურ გარემოში, სადაც საწარმოები კონფიდენციალურ საინვესტიციო მონაცემებს აზიარებენ და მართავენ. აგენტები ამუშავებენ დოკუმენტებს ინგლისურ, კორეულ, იაპონურ და ჩინურ ენებზე და ნასწავლს ფირმის მეხსიერებად ინახავენ. ეს არის ვერსიების აღრიცხვით შენახული ჩანაწერი იმის შესახებ, თუ როგორ იღებს კონკრეტული განყოფილება კონკრეტული ტიპის გადაწყვეტილებას; მასში შედის წინა ანალიზები, კომიტეტის გადაწყვეტილებები, სამუშაო პროცესის ინსტრუქციები და ფირმის პოზიციები.

ინჟინრები მეხსიერების თითოეულ ჩანაწერს Terminal X-ის პლატფორმაზე განმეორებად სამუშაო პროცესად გარდაქმნიან. აქ რეალურ სამუშაო გარემოში გაგზავნილი ყოველი მოთხოვნის აუდიტი სრული ისტორიის მიხედვითაა შესაძლებელი: გადადგმული ნაბიჯები, მოძიებული წყაროები, გამოყენებული მოდელი და მსჯელობა.

Terminal X-ის თანახმად, ამ მიდგომით კლიენტები მნიშვნელოვან თანხებს ზოგავენ. მათ შორისაა კერძო კაპიტალის ერთი ფირმა, რომელმაც კომპლექსური შემოწმებისა და საინვესტიციო მემორანდუმების მომზადების პროცესების ავტომატიზაციით, წლიურ ჭრილში გაანგარიშებით, 2,4 მილიონი დოლარი დაზოგა.

აგენტების პასუხების ფირმის საკუთარ სტანდარტთან შესამოწმებლად Terminal X-მა Eval Agent შექმნა. ეს არის GPT‑6.1 Sol-სა და OpenAI-ს სხვა მოდელებზე აგებული კოორდინირებული სამუშაო პროცესი, რომელიც აგენტის თითოეულ პასუხს ისე განიხილავს, როგორც ვიცე-პრეზიდენტი — ანალიტიკოსის ნამუშევარს.

Eval Agent თითოეულ შედეგს 54-კრიტერიუმიანი შეფასების სქემით ამოწმებს. ის სვამს კითხვას: აღებულია თუ არა რიცხვები, შესადარებელი ანალოგები, კონსენსუსური მაჩვენებლები და ციტატები სათანადო წყაროებიდან? არის თუ არა მსჯელობა დამაჯერებელი? შეესაბამება თუ არა რეკომენდაცია ფირმის პოზიციას?

ყოველი შემოწმება ადგენს, დაკმაყოფილდა თუ არა კრიტერიუმი. ყოველ უარყოფით შედეგს ახლავს ერთსტრიქონიანი ახსნა და უკეთესი წყარო ან შესწორებული ტექსტი; ეს ყველაფერი მეხსიერების ჩანაწერად იქცევა. მაგალითად, გამორჩენილი წყარო, არასწორად შერჩეული ანალოგი ან ფირმის პოზიციას აცდენილი საინვესტიციო თეზისი შესაბამისი განყოფილებისთვის სამუშაო პროცესის ახალ ინსტრუქციად ან ახალ სატესტო შემთხვევად გარდაიქმნება.

„ყველა პასუხი ფასდება და ანალიტიკოსის ყოველი შესწორებით სისტემა სულ უფრო მეტს სწავლობს ფირმის მუშაობის შესახებ“, — ამბობს კენ ლი, Terminal X-ის თანადამფუძნებელი და ტექნოლოგიების დირექტორი. „ამიტომ, რაც უფრო დიდხანს იყენებს მას ფირმა, მით უფრო ემსგავსება მისი აზროვნება ფირმის გუნდის აზროვნებას“.

Terminal X მოდელებს საკუთარი შეფასების შედეგების საფუძველზე არჩევს. 500 შეფასებული გადაწყვეტილებიდან GPT‑6.1 Sol-ზე მომუშავე Eval Agent-ის დასკვნა უფროსი სპეციალისტის შეფასებას შემთხვევათა 88.6%-ში დაემთხვა, რეიტინგში მომდევნო მოდელის 86.4%-თან შედარებით — გაუმჯობესებამ 220 საბაზისო პუნქტი შეადგინა.

შეცდომების ერთ-ერთი კატეგორია, რომლის გამოვლენაშიც GPT‑6.1 Sol-მა უკეთესი შედეგი აჩვენა, საინვესტიციო სტილიდან გადახრაა. მაგალითად, გამოსყიდვის ფონდის მანდატია, იპოვოს ბირჟიდან მოსახსნელად გამოსასყიდი კომპანიები, რომლებიც წმინდა აქტივების ღირებულებაზე (NAV) ნაკლებ ფასად ივაჭრება, შეაფასოს ბიზნესში ინვესტირების რისკები და დაფინანსების სტრუქტურა განსაზღვროს. როდესაც სცენარების მოდელები ბაზრის მიმართულების ცვლილებაზე მიანიშნებს, გარიგების რეკომენდაციებში ჩნდება პრობლემურ ვალში ინვესტირება ან გადარჩენისთვის საჭირო დაფინანსების გამოყოფა. GPT‑6.1 Sol-ზე მომუშავე Eval Agent-მა დაახლოებით 25%-ით მეტი ასეთი გადახრა გამოავლინა, ვიდრე რეიტინგში მომდევნო მოდელმა.

გრძელ კონტექსტთან მუშაობისას GPT‑6.1 Sol-ის მიერ ტოკენების ეფექტიანმა გამოყენებამ Terminal X-ს საშუალება მისცა, იმავე ბიუჯეტით უფრო საფუძვლიანი შემოწმების პროცესი აეგო. საინვესტიციო თეზისი ჯერ ფონდის მანდატთან მოწმდება, შემდეგ კი მის ბოლოდროინდელ გარიგებებს ედარება. არადამაჯერებელი დასკვნები ხელახლა მოწმდება, აგენტი კი ანგარიშის წარდგენამდე შედეგებს აჯერებს.

ამ უფრო საფუძვლიანმა შემოწმებამ გამოავლინა პრობლემური გარიგებები, რომლებიც შესადარისმა მოდელმა ერთჯერადი შემოწმებისას დაუბრკოლებლად გაატარა. GPT‑6.1 Sol იმავე სამუშაო პროცესებს მსგავსი სიჩქარით და თითო მოთხოვნაზე დაახლოებით 30%-ით ნაკლები ხარჯითაც ასრულებდა, ვიდრე რეიტინგში მომდევნო მოდელი.

GPT‑6.1 Sol-ისა და GPT‑6 Luna-ს გამოყენებით Terminal X-მა ფირმებისთვის მეხსიერების 1 700 ჩანაწერი შექმნა და მილიონზე მეტი მორგებული სამუშაო პროცესი შეასრულა. მისი ყოველკვირეული აქტიური მომხმარებლების რაოდენობამ ყოველთვიური აქტიური მომხმარებლების 81%-ს მიაღწია.

Terminal X-ის შემდეგი ნაბიჯია, ფირმების მეხსიერებამ განყოფილებებთან ერთად ცალკეული სპეციალისტებიც მოიცვას, რათა თითოეული საინვესტიციო პროფესიონალის სტანდარტი აისახოს არა მხოლოდ აღწერილობის, არამედ რეალური პრაქტიკის მიხედვითაც.

Terminal X-ის თანადამფუძნებლისა და გენერალური დირექტორის, ჰიუნის აზრით, მთავარი სწორედ ესაა: „მომდევნო ათწლეულში გაიმარჯვებენ ფირმები, რომლებიც საკუთარ საინვესტიციო განსჯას მონაცემებად აქცევენ და თავადვე ფლობენ. ჩვენი ამოცანაა, ეს განსჯა გაზომვადი გავხადოთ, რათა მისი შენარჩუნება, გაუმჯობესება და ხელახლა გამოყენება იყოს შესაძლებელი“.