3,583 papers
arXiv:2601.06341 73 9 янв. 2026 г. PRO

Чувствительность LLM к форматированию: почему мелкие изменения ломают результат

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Знакомая боль: вчера промпт работал идеально, сегодня после мелкой правки – полная ерунда. ServiceNow протестировали 11 моделей (от 4B до 120B параметров) на устойчивость к пяти типам изменений: пробелы, пунктуация, перестановка секций, смена формата вывода (JSON/XML/YAML), многоязычные входы. Результат: небольшие изменения ломают качество до 40 процентных пунктов. Больше всего модели чувствительны к перестановке секций промпта (−18 п.п.) и многоязычным входам (−15 п.п.). Неожиданно: размер модели не спасает – Ministral 3 8B обходит GPT OSS 120B, а Llama 3.1 8B показала худший результат среди всех одиннадцати.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

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

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