3,583 papers
arXiv:2605.23170 83 22 мая 2026 г. PRO

Позиция задачи в контексте: почему LLM игнорирует вопрос, если он не в конце

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
С 96% до 8% точности — одним движением: вопрос переехал из конца в середину контекста. Модель та же, вопрос тот же, контекст тот же. Это объясняет, почему модель так часто отвечает "не на то" при работе с большими документами — и даёт прямой способ это починить. Ставь задачу последней в контексте — это единственная позиция, где модель точно "видит" её прямо перед генерацией ответа. Если структура не позволяет — продублируй вопрос в самом конце: точность восстанавливается до ±4 пунктов от максимума для всех 9 протестированных моделей.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с