Действия говорят громче подсказок: крупномасштабное исследование больших языковых моделей для вывода из графов

Обнаружено: LLM катастрофически теряет точность при попытке держать в памяти большие объемы структурированных данных — отсюда вечная проблема с анализом таблиц и сложных зависимостей. Метод Graph-as-Code позволяет анализировать любые объемы данных без ограничений контекста: вместо описания данных в промпте вы просите модель написать код для их обработки. LLM перестает быть оракулом, которому нужно скормить всю информацию, и становится ассистентом-программистом, который пишет скрипт для анализа — точность выросла с 45% до 89% на сложных задачах с зависимостями.