Ця стаття представляє ScoutGPT, фреймворк на основі GPT, розроблений для аналізу послідовностей командних дій та кількісної оцінки індивідуального впливу гравця у спорті. Використовуючи розширені можливості мовної моделі, ScoutGPT прагне надати глибоке розуміння продуктивності та внеску гравців, виходячи за рамки простої статистики для розуміння складної командної динаміки.

Стандартні футбольні метрики (голи, асисти) не здатні охопити внесок плеймейкерів та опорних півзахисників. Просунуті метрики, такі як очікувані голи (xG), оцінюють удари, але не підготовку атаки. Існуючі моделі цінності володіння часто покладаються на створені вручну ознаки або припускають незалежність між діями (властивість Маркова), не вловлюючи довгостроковий стратегічний контекст і перебіг матчу.

Автори розглядають аналіз матчу як задачу моделювання послідовності. Вони створюють словник дій (наприклад, 'Пас', 'Дриблінг') у поєднанні з просторовими токенами (координати сітки). Декодер трансформера (архітектура GPT) навчається на великому наборі даних логів матчів для передбачення наступного токена (дії) та ймовірності виникнення гола протягом наступних 'k' дій. Вплив гравця визначається як 'Uplift' (приріст): збільшення ймовірності гола, спричинене його конкретною дією, порівняно зі станом безпосередньо перед нею. Це ефективно кількісно оцінює додану вартість гравця у складних контекстах.

ScoutGPT досяг нижчої перплексії у прогнозуванні наступних дій порівняно з базовими моделями LSTM та N-gram. Що стосується оцінки гравців, отримані рейтинги високо корелювали з консенсусом експертів (наприклад, голосування за Золотий м'яч) та ринковою вартістю, зокрема виявляючи високоефективних півзахисників, недооцінених традиційною статистикою. Модель продемонструвала можливості 'zero-shot' у розпізнаванні тактичних патернів, для яких вона не була явно розмічена, наприклад, ефективність контратак.

ScoutGPT представляє логічну еволюцію в спортивній аналітиці, переходячи від дискретних моделей, що припускають незалежність, до архітектур, що враховують послідовність. Його сила полягає в охопленні нюансів 'підготовчої гри', яка не призводить безпосередньо до удару. Однак стаття, ймовірно, замовчує проблему 'чорної скриньки' — скаутам потрібно знати, *чому* гравець отримав високу оцінку, а не просто те, що так сказав ШІ. Крім того, обчислювальні витрати порівняно з легкими моделями XGBoost (які досягають 90-95% ефективності) можуть перешкоджати широкому впровадженню в умовах обмеженого бюджету. Залежність від даних про події (ігнорування руху без м'яча) залишається жорсткою межею для точності.