Think in Sentences: разделители предложений как «стоп-кадры» для LLM

Обнаружено: LLM читает документ как непрерывный поток токенов — без естественных пауз между предложениями. Факт из третьего предложения «сползает» в контекст пятого. При вопросе «кто что сделал» — модель путает сущности и теряет точную привязку. Метод Think in Sentences позволяет извлекать факты из плотных текстов без этой каши — когда важно не перепутать, кто в убытке, а кто в росте. Добавь после каждого предложения входного текста — и модель начинает обрабатывать каждое предложение как отдельный смысловой блок, прежде чем перейти к следующему. Точность атрибуции фактов резко растёт — особенно в текстах, где несколько персонажей и каждое предложение говорит о своём.