Prompt Noise: лишний контекст дестабилизирует ответы LLM — и как это исправить

Обнаружено: у LLM нет переключателя «важно / мусор». Модель обрабатывает всё в промпте — ищет паттерн по всему тексту сразу. Это объясняет почему упомянутые вскользь «любит кошек» и «занимается благотворительностью» реально меняют оценку бизнес-плана. Метод Reliability Auditing позволяет получать стабильные ответы в задачах оценки и анализа — убрав два источника нестабильности сразу. Фишка: первые 3–5 нерелевантных деталей вызывают самый большой сдвиг ответа — нелинейная зависимость. Дальше нарастание идёт медленнее. Одна-две лишние детали уже портят результат — не нужны десятки.