Light-IF: предварительное планирование и самопроверка для точного следования сложным инструкциям

Обнаружено: reasoning-модели (Qwen, DeepSeek) "лениво мыслят" при сложных инструкциях — видят задачу целиком, но обрабатывают "по диагонали", упуская конкретные ограничения. Просишь "150 слов, 3 абзаца, слово 'инновация' минимум 2 раза" — получаешь 145 слов, 4 абзаца, "инновация" один раз. Light-IF позволяет генерировать тексты с точным соблюдением множественных ограничений (5+ требований к формату, длине, структуре). Метод заставляет модель сначала спланировать выполнение каждого ограничения (preview), потом пошагово проверить соответствие (self-checking) — вместо бинарного "всё верно/неверно" модель получает баллы за каждый пункт отдельно. Результат: в 2-3 раза лучшее соблюдение ограничений.