RST-guided ICL: структурный анализ перед генерацией для снижения галлюцинаций

Парадокс: модели лучше справляются с очень сложными задачами чем со средними. Простые решают на автомате, сложные заставляют напрячься, а средние попадают в слепую зону. Исследование генерации диаграмм показало: задачи средней сложности → до 20% фактических ошибок даже с проверенным источником. Метод RST-guided ICL позволяет генерировать точные образовательные диаграммы через структурный анализ перед генерацией: сначала модель разбирает как части текста связаны (причина-следствие, пример, контраст), потом генерирует по этой структуре. Фишка: не грузить модель всеми примерами сразу. Попроси выбрать 1 релевантный — это снижает ошибки с 68% до 36%. Длинные инструкции + куча примеров = перегрузка контекста.