Few-Shot деградация: как примеры в промпте на русском снижают качество ответа LLM

Парадокс: добавляешь примеры в промпт на русском — точность падает на 26 процентных пунктов. Принцип zero-shot с развёрнутой инструкцией позволяет стабильно классифицировать тексты на русском без этой ловушки. Фишка: русский ломает few-shot — слово «решение» приходит в десятках форм, модель цепляется за словоформы из примеров и перестаёт разбирать смысл. Убери примеры, добавь подробные правила — модель снова работает через понимание, а не через совпадение букв.