Когда контекст вредит: как правильно давать LLM доказательства для оценки

Парадокс: неполный контекст ухудшает оценку LLM сильнее, чем пустой промпт вообще без данных. Принцип позволяет правильно подавать доказательства при оценке гипотез, идей и решений — без риска получить уверенный, но ложный вывод. Давай результаты («выручка +34%»), а не описание процесса («мы провели A/B-тест с тремя группами»). Результаты создают жёсткое ограничение — модель не может их переинтерпретировать в удобную сторону. Описание методологии без итогов LLM заполняет сама — уверенно и неверно. В экспериментах добавление описания эксперимента без результата роняло точность ниже базовой линии — хуже чем вообще без данных.