Трёхуровневая классификация: фильтрация контента через детальные критерии

Три категории вместо бинарного «да/нет» — это не усложнение, а решение проблемы серой зоны. Статья может быть полезна частично, но модель в режиме «да/нет» запихивает её в одну из крайностей. Метод позволяет классифицировать контент по нюансам: релевантно, частично релевантно, нерелевантно — каждая категория описана через конкретные признаки в промпте. Фишка: маленькие модели (Llama 3 8B, Qwen2.5 7B) + 2-3 примера классификации = точность GPT-5 и Gemini 2.5 Pro. Без примеров маленькие обогнали GPT-5 обе версии API, но уступили Gemini. С примерами — сравнялись. Размер модели перестал быть критичным фактором.