Factual Priming: как прогрев связанными фактами помогает модели вспомнить то, что она «знает, но не может достать»

Модель знает правильный ответ — но не всегда может его достать. На один и тот же вопрос из 100 попыток выдаёт верный ответ лишь в 30 случаях. Не потому что не знает — а потому что прямой запрос не прокладывает путь к нужным связям внутри модели. Factual Priming даёт возможность резко поднять точность на фактических вопросах — особенно редких, нишевых, детальных — без дообучения и без смены модели. Фишка: сначала заставь модель вспомнить всё связанное со темой, и только потом задавай настоящий вопрос — это создаёт семантические якоря, рядом с которыми нужный факт оказывается на расстоянии одного шага, а не десяти.