Context-Certainty метод: три приёма чтобы LLM правильно учитывал ненадёжность источника

Проблема: скажи LLM «этот источник ненадёжен, достоверность 30%» — она кивнёт и всё равно примет текст как абсолютный факт. Это не невнимательность — инструкция буквально проигрывает данным в контексте. Трёхшаговый метод Context-Certainty позволяет по-настоящему взвесить ненадёжный источник против знаний самой модели — а не просто попросить её об этом. Фишка: сначала сохраняй ответ модели без источника — он становится конкурирующим текстом, а не просто инструкцией. Источник против инструкции — источник выигрывает. Источник против другого текста — уже честная борьба.