Автоматическая сортировка ошибок с использованием больших языковых моделей с инструктивной настройкой

Обнаружено: LLM генерирует галлюцинации именно тогда, когда у неё слишком много степеней свободы — модель начинает "творить" вместо того, чтобы выбирать из реальных вариантов. Метод позволяет получать точные ответы из заранее известного набора вариантов (назначить задачу конкретному разработчику, выбрать категорию, определить роль). Вместо открытой генерации вы жёстко ограничиваете модель списком допустимых ответов прямо в промпте — точность выбора взлетает с 15% до 83%, а галлюцинации исчезают, потому что модель физически не может предложить вариант вне списка.