Промпт-предохранитель: инструкция воздержания от уверенных ответов при нехватке данных

Убрали правильный ответ из теста — оставили только неверные варианты. Модели знали, что можно воздержаться. Итог: в 70% случаев всё равно уверенно ошибались. Метод позволяет переломить эту привычку без настройки модели — одним предложением в запросе. LLM нужна явная «лицензия» на неопределённость — без неё у модели просто нет разрешения сказать «данных не хватает». Вставляешь строчку «воздержись если данных мало» → уверенных ошибок вдвое меньше.