Модель усомниться в себе просит, но не всегда
Фраза вроде «выражай сомнения в ответе, если не полностью уверен» кажется полезной, но её эффект зависит от природы задачи. На творческих и аналитических задачах такая инструкция помогает: модель становится осторожнее и реже выдумывает детали. На рутинных операциях (преобразование формата, парсинг структурированных данных) сомнения только замедляют ответ.
Когда модель действительно недостаточно информирована для правильного ответа, просьба высказать неуверенность работает. Но если её знаний достаточно, экспрессивность может даже ухудшить результат: она начинает видеть проблемы, которых нет, и добавляет оговорки.
Когда это помогает
Используйте просьбу о сомнениях, если задача требует вывода за границы обучающих данных: предсказание, исторический анализ, рекомендации. Не используйте её для классификации, суммирования и преобразования данных — там модель должна работать уверенно.
Альтернатива: вместо общей просьбы о сомнениях попросите модель указать конкретные моменты, где информация неполная или противоречивая. Это даёт результат и на рутинных, и на сложных задачах.
Тестируйте оба подхода на своих данных — универсального рецепта нет.