Attention Decay: почему LLM теряет ваши инструкции на 20-м сообщении — и что с этим делать

Обнаружено: внимание модели к вашим инструкциям рушится не постепенно — сильнее всего оно падает в первые 10 сообщений, а к ходу 19–23 правила из начала переписки практически исчезают из её поля зрения. Метод периодического восстановления контекста позволяет работать в длинных сессиях так, будто вы только что открыли новый чат. Каждые 10–12 ходов вставляешь пронумерованный список ключевых правил — и модель снова смотрит на них напрямую, а не пытается достать из внутренних резервов. Ключевой нюанс: атомарные правила (одна строка = одно утверждение) держатся намного дольше, чем длинные описания роли с кучей условий.