LLM-оценка документов: как из слабых оценщиков сделать надёжный инструмент ранжирования

LLM ставит «4 из 5» и слабому резюме, и сильному — не потому что тупит, а потому что обучена быть приятной. Абсолютные баллы — каша. Но метод якорной шкалы позволяет надёжно расставить документы по порядку: отсеять явно слабые и выделить топ без многочасового ручного разбора. Фишка: не спрашиваешь «насколько хорошо» — задаёшь конкретное описание каждого балла, и модель перестаёт угадывать. Пять запусков с усреднением убирают случайный шум — остаётся устойчивый порядок, значимо лучше случайного.