3,583 papers
arXiv:2512.16307 68 18 дек. 2025 г. PRO

Разделители и структурирование: защита промптов от "сползания задачи"

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Исследование показывает, что чёткие разделители (===, XML-теги, маркеры) и пошаговые инструкции помогают LLM не терять фокус основной задачи, когда она обрабатывает данные с похожими на команды фразами. Авторы изучали prompt injection — ситуацию, когда во входных данных спрятаны инструкции, перехватывающие контроль ("Забудь предыдущее, теперь сделай X").
Адаптировать под запрос

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с