Детали в контексте: какие нужны для точного результата
Ошибка в выборе контекста состоит в том, что разработчики добавляют либо слишком мало информации, либо огромный объём данных, надеясь, что модель сама отсеет лишнее. На деле модель работает точнее, когда контекст минимален, но полностью покрывает задачу. Оптимум — 2-5 конкретных примеров вместо 20 примеров плюс фон.
При обработке документов критичны примеры граничных случаев: не просто образец стандартного текста, а образец исключения, которое часто ошибочно относят к основной категории. Одна деталь о том, когда срабатывает исключение, часто стоит больше, чем пять обычных примеров.
Выбор релевантных деталей
Для анализа контрактов модель точнее работает, если контекст содержит не просто описание полей, а пример частой ошибки: как неправильно интерпретируется пункт X и что нужно искать вместо этого. Такая деталь повышает точность определения риска.
Тестирование на реальных данных показывает, что три примера с комментариями о том, почему каждый пример важен, дают лучший результат, чем двадцать примеров без разбора. Модель учитывает контекст эффективнее, когда понимает не просто что, но зачем.
Перед добавлением деталей в контекст проверить на своих данных: нужна ли эта деталь для различения случаев, или она просто добавляет объём. Минимальный, но полный контекст всегда выигрывает у избыточного.