Деградация производительности LLM при множественных инструкциях: когда лучше разбить на шаги

Парадокс: Чем больше инструкций даёшь модели, тем хуже она их выполняет. Каждая отдельно работает на 95%, но вместе 10 инструкций проваливаются в 79% случаев. Метод позволяет выполнять сложные задачи с множеством требований без катастрофической потери качества. Разбивка на шаги вместо одного промпта: шаг 1 — базовая структура, шаг 2 — контент, шаг 3 — проверка ограничений. 90%+ выполнение требований вместо 21%.