В наши дни скорость обработки информации решает всё. Использование LLM(GPT, DeepSeek, Perplexity, Qwen и др.) для быстрого пересказа статей, исследований, докладов — это базовый минимум.

Как бизнес‑аналитик, я живу на этих инструментах. Скрининг огромного количеств информации за минуты — не роскошь, а необходимость.

Но... даже с идеальным промптом, при пересказе иногда искажается суть или теряются критически важные нюансы.

Понимая причины подобного «явления», я пришла к выводу, что теперь при публикации материалов важно оптимизировать их под пересказ нейросетей, иначе до человека дойдет неправильная или неполная информация.

Решила разобраться в этом вопросе. Ниже делюсь собранной информацией.

Корень зла: как ИИ "читает" текст

Итак, чтобы минимизировать потерю и искажение информации при пересказе статьи LLM‑моделями, важно учитывать, как эти модели «читают» и интерпретируют текст.

LLM не понимает содержание текста, при пересказе она предсказывает каждое последующее слово. Модель сначала разбивает исходный текст на токены, а затем начинает генерировать новый текст слово за словом (токен за токеном), предсказывая наиболее вероятное следующее слово на основе: своего внутреннего представления (embedding) смысла исходной статьи; уже сгенерированной части пересказа; своей огромной базы знаний, полученной во время обучения на гигантских массивах текстов; промпта пользователя.

Для пересказа LLM использует механизм внимания (attention mechanism), с его помощью она анализирует отношения между словами и предложениями. Для визуализации примера работы механизма внимания можно вспомнить упражнения из учебников по изучению иностранных языков. Там, для отработки полученных знаний, на место пропуска в предложении нам предлагается поставить наиболее подходящее слово. Для того, чтобы это сделать, мы анализируем контекст всего предложения, тему, которую отрабатываем в данном задании и выбираем наиболее вероятное и подходящее слово.

Краткий пересказ статьи от LLM — это не копирование или дословное цитирование текста, а реконструкция смысла на языке модели.

Получается, что часть смысла, заложенного в статье теряется, часть вообще не понимается, а часть интерпретируется иначе. Это напоминает игру «Испорченный телефон», когда информация передается по цепочке от человека к человеку и на выходе она иногда кардинально отличалась от исходной.

Но ИИ не человек, и зная механизмы его работы, можно подстроиться и значительно снизить процент потери важной информации.

Моя памятка о том, как писать статьи, чтобы ИИ пересказывал их точно

Структура — ключ к успеху.

Предсказуемость и логическая последовательность помогают ИИ не запутаться и не додумывать. Заголовки и подзаголовки должны ясно отражать содержание раздела. Это основные «якоря» для механизма внимания (attention mechanism).

Следовать логике повествования: Введение → Проблема/Анализ → Решение/Технология → Выводы.

Начинать каждый абзац с ключевого тезиса (topic sentence). Дальше — пояснения, детали, примеры.

Ясность и конкретность помогут избежать галлюцинаций.

Одно предложение = Одна идея. Избегать длинных «перегруженных» предложений. LLM может потерять смысл в сложных конструкциях. Разбивать сложные мысли на короткие предложения. Стремиться к предложениям короче 25–30 слов.

Завершать каждую мысль. Избегать недосказанности и возможности домысливания. Вместо «Это привело к снижению показателей...» писать «Это привело к 20% снижению DAU».

Если в тексте есть неполная информация, модель догадывается, что могло быть дальше, используя данные своего обучение. Так появляются «галлюцинации». Пример: «Учёные из MIT разработали новый материал...» Модель может добавить: «...который может использоваться в космических аппаратах» — даже если об этом не говорилось.

Термины и ключевые тезисы.

GPT может 'потерять' связь термина с его определением, если они далеко разнесены в тексте. Поэтому лучше повторять ключевые термины и тезисы (разными словами), особенно в заголовках и началах абзацев. Можно дать определение термина при первом упоминании, а при повторе использовать термин + краткое пояснение.

Пример: При первом упоминании: «CRISPR — это технология редактирования генов, позволяющая изменять ДНК.» При повторном: «Технология CRISPR (редактирование генов) была использована для…»

Не полагаться на контекст вне текста

Не все модели видят изображения, ссылки, графики и тд. Графическую информацию лучше сопровождать описанием. Бесполезно писать: «Как видно из Рисунка 2...». Вместо этого нужно пересказать суть графиков/диаграмм текстом: «Анализ (Рис.2) показал рост ошибок на 15% при нагрузке >1000 RPS.»

Контекст, подразумеваемый специальными знаниями.

Информация, которая очевидна для специалиста в данной области (и, возможно, была лишь намеком в статье), но не была явно изложена, может не попасть в пересказ, сделанный для общей аудитории.

Сюда же относим тонкие различия, ограничения исследования, осторожные формулировки авторов («возможно», «отчасти», «в некоторой степени»). При пересказе они часто теряются в пользу более уверенных и лаконичных утверждений.

А что по поводу иронии, сарказма, недосказанности?

LLM может интерпретировать их буквально, так же, как и метафоры. Избегать незавершенных мыслей — недостаточная детализация провоцирует галлюцинации.

LLM чаще фокусируются на том, что выделено или повторяется.

Повторять ключевые тезисы в разных формах. Выделять выводы, факты, данные отдельными предложениями. Использовать маркированные списки для важных пунктов. В конце лучше добавить резюме или выводы. Это даёт модели «якорь» для пересказа.

Самопроверка

Перед публикацией, нужно проверить, как ИИ воспримет статью. Лучше всего отправлять простой промпт, которым наверняка будет пользоваться большинство людей. Например,
«Перескажи эту статью, используя ТОЛЬКО информацию из текста. Не добавляй ничего от себя.»

Итак, если суммировать, чтобы минимизировать потерю и искажение информации при пересказе статьи LLM‑моделями, нужно придерживаться четкой структуре, где мысль идет от главного к второстепенному; писать меньше воды и больше значимой информации; повторять важное.