Threshold-Aware Prompting: три уровня обогащения числовых данных для точного анализа

LLM читает смысл, но не считает на лету. Дать ей CO2: 1450, норма: 400–1000 и попросить сделать вывод — это как попросить человека перемножить числа в уме вместо того чтобы дать ему уже готовый результат. Метод Threshold-Aware Prompting позволяет получать надёжные решения по числовым данным — без дообучения и без мощных облачных моделей. Фишка: ты не просишь модель сравнивать — ты уже написал «превышает норму на 20%», и она просто читает вывод. Три уровня обогащения данных тянут точность с 51% до 82% на локальных моделях — разница в 31 процентный пункт из одного переформатирования.