3,583 papers
arXiv:2507.16922 92 22 июля 2025 г. PRO

Единая схема для задач экстрактивного отбора контента

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: LLM катастрофически теряют точность при попытке «понять и пересказать» длинный текст — вместо извлечения фактов они начинают фантазировать и упрощать. Метод IGCS позволяет получать точные, проверяемые цитаты из документов вместо творческого пересказа с галлюцинациями. Переключите модель из режима "понять" в режим "найти и скопировать" — дайте явную инструкцию: "извлеки дословно все фразы о [конкретный аспект]". Результат: модель перестает придумывать и начинает работать как сверхточный поисковик по тексту — находит именно то, что есть в источнике.
Адаптировать под запрос

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с