Скрытие вариантов ответа от LLM: снижает точность, а не улучшает

Парадокс: чтобы избавиться от позиционной предвзятости LLM, логично спрятать варианты на этапе размышления — но именно это роняет точность. Метод циклической перестановки позволяет проверить, можно ли доверять выбору модели среди вариантов, без риска потерять точность. Модель всегда видит все варианты сразу — меняется только их порядок между повторными запросами. У одной модели точность упала с 84.9 до 68.3, просто когда варианты убрали из поля зрения — сравнение вариантов друг с другом оказалось важнее самой позиционной предвзятости.