Влияние вежливости промпта на точность LLM: когда "пожалуйста" вредит результату

Парадокс: Вежливые промпты ('Не могли бы вы...', 'Пожалуйста...') дают худшие результаты точности (80.8%) чем прямые формулировки (84.8%). Метод позволяет повысить точность ответов простым удалением вежливостных оборотов. Фишка: вежливость для LLM – это шум, а не правила приличия. Модель обрабатывает промпт как паттерн, а фразы типа 'Будьте добры' не несут инструкций – они просто размывают суть запроса. Прямая формулировка 'Реши задачу' работает лучше чем 'Не могли бы вы помочь решить эту задачу'.