InsightTab: дистилляция данных в правила для few-shot классификации

Проблема: LLM тонут в табличных данных. Покажи 50 примеров транзакций — модель запутается. Покажи 5 — упустит закономерности. Числа и категории для неё как иностранный язык без словаря. InsightTab позволяет научить LLM классификации табличных данных (банковские транзакции, медкарты, оттоки клиентов) через малое количество примеров (16-128 штук), без дообучения. Метод превращает сырые данные в текстовые правила. Группирует похожие примеры → извлекает закономерности из каждой группы → добавляет правила из ошибок на сложных случаях. Прикол: 5 правил заменяют 50 примеров — модель видит суть, а не детали. Точность растёт на 20-50% vs просто показ примеров.