Самостоятельная проверка и двойная проверка промптов: руководство, шаблоны и лучшие практики

Самопроверка и двойная проверка промптов – это продвинутая техника работы с большими языковыми моделями, направленная на повышение точности и надежности генерируемых ответов. Суть метода заключается в том, что модель не просто выдает ответ, а затем самостоятельно перепроверяет его, либо генерирует несколько вариантов и выбирает лучший.

Введение в самопроверку и двойную проверку

Self-Verification (самопроверка, или самокоррекция) – это процесс, при котором LLM, сгенерировав ответ на запрос, анализирует его на предмет соответствия критериям качества, логичности и фактической точности. Модель как бы задает себе вопрос: «Действительно ли мой ответ верен и полон?». Этот этап позволяет выявить и исправить ошибки, неточности или противоречия.

Использование Double-Check Prompting (промптинг с двойной проверкой) позволяет значительно снизить вероятность «галлюцинаций» – ситуаций, когда модель выдает недостоверную или вымышленную информацию. Это особенно важно в задачах, где требуется высокая точность, например, в разработке кода или анализе данных. Применение этой техники может значительно повысить точность ответов, в некоторых случаях достигая прироста в десятки процентов на определенных бенчмарках.

Ключевые преимущества SV/DCP:

• Повышение точности и надежности ответов.
• Снижение вероятности «галлюцинаций».
• Улучшение качества сгенерированного кода и результатов анализа данных.

Эта техника особенно полезна разработчикам и AI-специалистам, работающим с моделями, такими как Claude, GPT-5 и Gemini 2.5 Pro. В следующих разделах мы подробно рассмотрим, как применять SV/DCP на практике, с конкретными примерами и шаблонами промптов.

Основные принципы и основы

Самопроверка и двойная проверка – это не просто «магический» способ заставить LLM работать лучше. В основе лежат четкие принципы, понимание которых позволяет эффективно применять эту технику.

Основные принципы проверки

Главный принцип – явное указание модели на необходимость проверки. LLM должна понимать, что от неё требуется не просто выдать ответ, а оценить его качество. Это достигается через специальные промпты, содержащие инструкции по самоанализу. Например, можно попросить модель оценить, насколько её ответ соответствует заданному вопросу, является ли он полным и не содержит ли противоречий.

Пример: Вместо простого запроса «Напиши функцию на Python для сортировки списка», используйте: «Напиши функцию на Python для сортировки списка. Затем проверь, правильно ли она работает на различных входных данных, включая пустой список и список с повторяющимися элементами. Если найдешь ошибки, исправь их».

Важно помнить, что LLM склонны «соглашаться» с тем, что им говорят. Поэтому, если вы спрашиваете: «Ты уверена, что твой ответ верен?», модель с большой вероятностью ответит «да», даже если это не так. Лучше формулировать вопросы нейтрально: «Какие возможные ошибки могут быть в этом ответе?».

Ключевые компоненты промптинга с двойной проверкой

Double-Check Prompts состоят из нескольких ключевых компонентов:

1. Явная инструкция на генерацию ответа. Это обычный запрос, определяющий задачу.
2. Инструкция на проверку сгенерированного ответа. Здесь указываются критерии, по которым модель должна оценивать свой ответ (логичность, полнота, соответствие фактам и т.д.).
3. Механизм исправления ошибок. Если в процессе проверки модель обнаруживает недостатки, она должна иметь возможность их исправить.

Пример:

Задача: Напиши краткое описание закона Ома.
Проверка:
1. Оцени, насколько точно описание соответствует закону Ома.
2. Проверь, упомянуты ли все ключевые понятия (напряжение, ток, сопротивление).
3. Убедись, что нет фактических ошибок.
Исправление: Если описание не соответствует критериям, перепиши его.

Этот подход позволяет модели не просто сгенерировать текст, но и критически оценить его, повышая качество результата.

Теоретические основы

В основе самопроверки лежит идея о том, что LLM обладают знаниями, достаточными не только для генерации, но и для оценки информации. Модель использует свои внутренние представления о мире и логике для проверки собственных выводов.

Этот подход опирается на концепцию «внутренней согласованности». Модель стремится к тому, чтобы её ответы были согласованы с её собственным пониманием мира. Если ответ противоречит этому пониманию, модель должна это обнаружить и исправить.

Техника также связана с идеей способности модели к самосовершенствованию и адаптации, когда модель учится не только решать конкретные задачи, но и оценивать качество своей работы. Это позволяет ей адаптироваться к новым задачам и улучшать свои результаты со временем.

Экспериментируйте с разными формулировками промптов для проверки. Иногда небольшое изменение в запросе может значительно улучшить результаты. Например, вместо «Проверь, нет ли ошибок» попробуйте «Найди три наиболее вероятные ошибки в этом ответе».

Методы и стратегии реализации

Использование методики SV/DCP требует не только понимания принципов, но и практических навыков. Разберем по шагам, как внедрить эту технику в свои проекты, рассмотрим базовые и продвинутые стратегии, а также адаптацию к разным сценариям.

Пошаговая реализация

Внедрение самопроверки можно представить как 6-ступенчатый процесс, адаптированный под LLM:

1. Подготовка: Определите задачу и критерии успеха. Что именно вы хотите получить от модели и как будете оценивать результат? Например, если это генерация кода, критериями могут быть отсутствие ошибок компиляции и соответствие спецификации.
2. Выполнение: Сгенерируйте первоначальный ответ, используя стандартный промпт.
3. Первичная проверка: Добавьте к промпту инструкцию на самопроверку. Модель должна оценить свой ответ по заранее определенным критериям.
4. Глубокий анализ: Если первичная проверка выявила недостатки, проведите более глубокий анализ. Попросите модель объяснить, почему возникли ошибки и как их можно исправить.
5. Финальная верификация: После исправления ошибок проведите повторную проверку, чтобы убедиться, что все критерии выполнены.
6. Документирование: Сохраните промпты, ответы и результаты проверок. Это поможет вам улучшить свои стратегии в будущем.

Пример: Для задачи генерации SQL-запроса, можно использовать такой пайплайн: сгенерировать запрос -> проверить на синтаксические ошибки -> проверить, возвращает ли он ожидаемые данные на небольшом подмножестве данных -> если есть ошибки, исправить запрос -> повторить проверку.

Базовые методы проверки

Начните с простых методов проверки. Например, попросите модель оценить свой ответ по шкале от 1 до 5 по критериям «точность», «полнота» и «логичность». Или предложите ей перефразировать свой ответ, чтобы убедиться, что она правильно поняла задачу.

Пример:

Задача: Объясни, что такое рекурсия.
Проверка:
1. Оцени точность объяснения по шкале от 1 до 5.
2. Оцени полноту объяснения по шкале от 1 до 5.
3. Перефразируй объяснение своими словами.

Для структурирования данных удобно использовать JSON. Например, можно попросить модель вернуть результаты проверки в формате:

{
  "точность": 4,
  "полнота": 5,
  "перефразировка": "Рекурсия - это когда функция вызывает саму себя."
}

Продвинутые стратегии

Когда базовые методы освоены, переходите к более сложным стратегиям.

• Multi-Context Workflows: Используйте несколько промптов для разных этапов проверки. Например, один промпт генерирует ответ, второй – проверяет его на соответствие фактам, третий – оценивает стиль изложения.
• State Management: Следите за состоянием проверки. Если модель несколько раз подряд не может исправить ошибку, остановите процесс и попробуйте другой подход.
• Context Window Management: Эффективно используйте контекстное окно модели. Если задача сложная, разбейте её на подзадачи и передавайте результаты между промптами.

Пример: Для сложной задачи, такой как написание статьи, можно использовать следующий алгоритм:

1. генерация структуры статьи,
2. написание каждого раздела отдельно,
3. проверка каждого раздела на соответствие структуре и фактам,
4. сборка всех разделов в единую статью,
5. финальная проверка всей статьи на логичность и стиль.

Адаптация к сценариям

Метод SV/DCP можно адаптировать под разные сценарии.

• Разработка кода: Проверка на синтаксические ошибки, соответствие спецификации, наличие юнит-тестов.
• Анализ данных: Проверка на статистическую значимость, отсутствие выбросов, соответствие бизнес-логике.
• Генерация текста: Проверка на грамматические ошибки, соответствие стилю, отсутствие плагиата.

Пример: Для проверки сгенерированного кода можно использовать следующий подход:

1. Сгенерировать код.
2. Сгенерировать юнит-тесты для этого кода.
3. Запустить тесты и проверить, все ли они проходят.
4. Если тесты не проходят, исправить код и повторить шаги 2-4.

Начните с малого – попробуйте внедрить эту технику в свои текущие проекты. Экспериментируйте с разными промптами и стратегиями, чтобы найти то, что работает лучше всего для вас. Не бойтесь ошибаться – каждая ошибка это возможность для улучшения.

Шаблоны и практические примеры

В этом разделе мы рассмотрим готовые шаблоны и практические примеры использования методики SV/DCP. Вы увидите, как применять эту технику в различных областях, от программирования до анализа данных.

Универсальные шаблоны промптов

Универсальный шаблон промпта для самопроверки можно представить следующим образом:

Задача: [Опишите задачу, которую нужно решить].
Проверка:
1. [Критерий 1: Опишите, что нужно проверить. Например, "Убедись, что ответ соответствует заданному вопросу"].
2. [Критерий 2: Еще один критерий проверки. Например, "Проверь, нет ли фактических ошибок"].
3. [Критерий 3: Дополнительный критерий. Например, "Оцени полноту ответа"].
Исправление: Если ответ не соответствует критериям, перепиши его.

Этот шаблон можно адаптировать под любую задачу. Главное – четко сформулировать критерии проверки.

Примеры кодирования

Рассмотрим пример использования механизма самопроверки при разработке кода на Python.

Задача: Напиши функцию на Python, которая вычисляет факториал числа.
Проверка:
1. Проверь, правильно ли функция работает для положительных чисел.
2. Проверь, правильно ли функция обрабатывает случай, когда входной аргумент равен 0.
3. Проверь, что функция возвращает ошибку, если входной аргумент – отрицательное число.
Исправление: Если функция не соответствует критериям, перепиши ее.

После генерации кода, модель должна самостоятельно сгенерировать тесты и проверить их. Если тесты не проходят, код нужно исправить.

Всегда проверяйте код, сгенерированный LLM, даже если он прошел самопроверку, например, через юнит-тесты.

Примеры проверки контента

В сфере создания контента метод самопроверки может помочь в проверке фактов и стиля.

Задача: Напиши краткое описание истории создания компании Apple.
Проверка:
1. Проверь, упомянуты ли ключевые фигуры (Стив Джобс, Стив Возняк, Рональд Уэйн).
2. Проверь, указана ли дата основания компании.
3. Проверь, нет ли фактических ошибок в описании.
Исправление: Если описание не соответствует критериям, перепиши его.

Этот промпт поможет модели сгенерировать более точный и полный текст.

Случаи анализа данных

При анализе данных Self-Verification можно использовать для проверки статистической значимости результатов.

Задача: Проанализируй данные о продажах и определи, какие продукты приносят наибольшую прибыль.
Проверка:
1. Проверь, правильно ли рассчитана прибыль для каждого продукта.
2. Проверь, учтены ли все расходы (себестоимость, налоги, доставка).
3. Проверь, является ли разница в прибыли между продуктами статистически значимой.
Исправление: Если анализ не соответствует критериям, переделай его.

Пример: Если модель обнаружит, что разница в прибыли между двумя продуктами составляет всего 1%, она должна указать, что эта разница может быть случайной и не является статистически значимой.

Рекомендации и оптимизация

Эффективность метода SV/DCP зависит от ряда факторов. Рассмотрим ключевые стратегии оптимизации, типичные ошибки и продвинутые методы для повышения надежности и производительности.

Оптимизация производительности

Оптимизация производительности начинается с четкого определения целей. Что важнее: скорость или точность? В зависимости от ответа, можно настроить параметры модели и промпты.

• Ясность и конкретность: четко формулируйте задачу и критерии проверки. Избегайте расплывчатых формулировок. Например, вместо «Проверь, нет ли ошибок» лучше написать «Проверь, нет ли грамматических ошибок и фактических неточностей».
• Оптимизация температуры: Параметр temperature влияет на случайность генерации. Для этапа проверки рекомендуется устанавливать более низкое значени, обычно в диапазоне 0.0-0.5. Это позволит модели генерировать более детерминированные и точные ответы, что критически важно для выявления ошибок.
• Установка лимита токенов: оптимизируйте длину промптов и ответов, чтобы не превышать лимит токенов. Разбейте сложные задачи на подзадачи.
• Структурирование промптов: для сложных задач используйте структурированные промпты с четкими инструкциями и критериями оценки.
• Итеративное улучшение: постоянно улучшайте промпты на основе результатов проверок. Анализируйте ошибки и адаптируйте промпты, чтобы их избежать в будущем.

Пример: При генерации кода, можно сначала попросить модель написать код, затем сгенерировать юнит-тесты, и только потом – проверить, проходит ли код тесты. Это позволит разбить сложную задачу на более простые этапы.

Типичные ошибки и решения

Типичные ошибки при использовании SV/DCP:

• Нечеткие критерии проверки: модель не понимает, что именно нужно проверять.Сформулируйте четкие и конкретные критерии.
• Слишком сложные задачи: модель не справляется с проверкой из-за сложности задачи. Разбейте задачу на подзадачи.
• Недостаточное количество итераций: модель не успевает исправить все ошибки. Увеличьте количество итераций проверки.
• Игнорирование контекста: модель не учитывает контекст задачи при проверке. Явно укажите контекст в промпте.

Всегда анализируйте результаты проверок и выявляйте типичные ошибки. Это поможет вам улучшить свои промпты и стратегии.

Продвинутые методы оптимизации

Для продвинутой оптимизации можно использовать следующие методы:

• Параллельный вызов инструментов: Используйте параллельные вызовы инструментов для ускорения процесса проверки. Например, можно одновременно проверять код на синтаксические ошибки и запускать юнит-тесты.
• Промптинг по ролям: Назначьте модели разные роли на разных этапах проверки. Например, на первом этапе модель выступает в роли «генератора кода», а на втором – в роли «тестировщика».
• Явные ограничения: установите ограничения на ответы модели. Например, можно указать, что ответ должен быть не длиннее 100 слов или содержать не более 5 предложений.
• Прозрачность размышений: попросите модель объяснить ход своих мыслей при проверке. Это поможет вам понять, как она принимает решения, и выявить возможные ошибки в ее логике.

Пример: При проверке текста можно попросить модель объяснить, почему она считает, что в тексте есть грамматические ошибки. Это позволит вам понять, насколько хорошо модель понимает правила грамматики.

Внедряйте описанные практики постепенно, начиная с простых улучшений. Регулярно анализируйте результаты и адаптируйте свои стратегии для достижения максимальной эффективности.

Варианты использования и реальные примеры применения

Самопроверка и двойная проверка – это не просто академическая концепция, а мощный инструмент, который находит применение в самых разных областях. Давайте рассмотрим конкретные примеры, где эта техника может значительно улучшить результаты работы с LLM.

Кодинг и разработка

В разработке программного обеспечения самопроверка может использоваться для автоматической проверки сгенерированного кода. Например, после генерации функции на Python, модель может самостоятельно сгенерировать юнит-тесты и проверить, проходит ли код эти тесты. Если тесты не проходят, модель должна исправить код и повторить проверку.

Пример:

Задача: Напиши функцию на Python для вычисления суммы чисел в списке.
Проверка:
1. Сгенерируй юнит-тесты для этой функции.
2. Запусти тесты и проверь, все ли они проходят.
3. Если тесты не проходят, исправь код и повтори шаги 1-3.

Это позволяет значительно снизить количество ошибок в коде и ускорить процесс разработки. Лучше сразу убедиться, что код работает, чем потом тратить время на отладку.

Создание и редактирование контента

В сфере создания контента Self-Verification может использоваться для проверки фактов, грамматики и стиля. Например, после написания статьи, модель может самостоятельно проверить, нет ли в ней фактических ошибок, грамматических ошибок и стилистических неточностей.

Пример:

Задача: Напиши краткое описание истории космонавтики.
Проверка:
1. Проверь, упомянуты ли ключевые события (запуск первого спутника, полет Гагарина, высадка на Луну).
2. Проверь, нет ли фактических ошибок в описании.
3. Проверь текст на грамматические ошибки.

Это помогает создавать более качественный и достоверный контент.

Анализ данных и исследования

В анализе данных самопроверка может использоваться для проверки статистической значимости результатов и выявления выбросов. Например, после проведения статистического анализа, модель может самостоятельно проверить, является ли разница между двумя группами статистически значимой, и нет ли в данных выбросов, которые могут исказить результаты.

Пример:

Задача: Проанализируй данные о продажах и определи, какие факторы влияют на объем продаж.
Проверка:
1. Проверь, является ли корреляция между факторами и объемом продаж статистически значимой.
2. Проверь, нет ли в данных выбросов, которые могут исказить результаты.

Это позволяет получать более надежные и точные результаты анализа.

Бизнес-приложения

В бизнесе Self-Verification может использоваться для автоматической проверки отчетов, презентаций и других документов. Например, после создания отчета о финансовых результатах, модель может самостоятельно проверить, правильно ли рассчитаны все показатели, и нет ли в отчете ошибок, которые могут ввести в заблуждение руководство компании.

Пример:

Задача: Сгенерируй отчет о финансовых результатах компании за последний квартал.
Проверка:
1. Проверь, правильно ли рассчитаны все показатели (выручка, прибыль, рентабельность).
2. Проверь, нет ли в отчете ошибок, которые могут ввести в заблуждение руководство компании.

Это помогает принимать более обоснованные и взвешенные решения.

Попробуйте применить SV/DCP в своих проектах. Начните с простых задач и постепенно переходите к более сложным. Экспериментируйте с разными промптами и стратегиями, чтобы найти то, что работает лучше всего для вас.

Продвинутые техники и кастомизация

Эта техника – гибкий инструмент, который можно адаптировать под конкретные задачи и требования. Рассмотрим продвинутые методы и возможности кастомизации. Подробнее о технике самопроверки можно узнать в руководствах по улучшению точности LLM.

Настраиваемые процессы проверки

Вместо стандартной последовательности «генерация-проверка-исправление» можно создавать собственные workflow, оптимизированные под конкретную задачу. Например, для генерации сложного кода можно использовать workflow с несколькими этапами проверки:

1. Генерация базового кода.
2. Проверка на синтаксические ошибки.
3. Генерация юнит-тестов.
4. Запуск тестов и проверка результатов.
5. Оптимизация кода по критериям производительности.

Каждый этап может выполняться отдельным промптом, что позволяет более точно контролировать процесс. Это особенно полезно, когда важна не только правильность, но и другие характеристики, например, скорость работы.

Пример: Для задачи написания научной статьи можно использовать workflow, включающий проверку на соответствие научному стилю, проверку цитирования и проверку на плагиат.

Интеграция с другими техниками

Самопроверка отлично сочетается с другими техниками работы с большими языковыми моделями (LLM). Например, можно использовать Chain-of-Thought (цепочка рассуждений) для генерации более подробных и обоснованных ответов, а затем применять Self-Verification для проверки логичности и точности этих рассуждений.

Пример: Сначала просим модель объяснить ход решения задачи, а затем проверяем, нет ли ошибок в ее рассуждениях.

Задача: Реши задачу X, объясняя каждый шаг.
Проверка:
1. Проверь, логичны ли все шаги решения.
2. Проверь, нет ли математических ошибок.
3. Убедись, что решение соответствует условиям задачи.

Также можно использовать специализированные механизмы верификации, такие как Chain-of-Verification (CoVe), когда модель самостоятельно планирует и выполняет шаги проверки, или внешние верификаторы, которые оценивают результаты работы LLM. Это особенно полезно, когда требуется высокая надежность, хотя исследования показывают, что использование той же LLM для самопроверки может иногда ухудшать производительность, в то время как внешние верификаторы демонстрируют значительные улучшения.

Специальная настройка

Для специфических задач можно проводить дообучение модели на специализированных данных. Например, если вы используете LLM для юридической консультации, можно дообучить модель на текстах законов и судебных решений. Это позволит ей лучше понимать контекст и давать более точные ответы.

Кроме того, можно использовать Domain-Specific Fine-Tuning (тонкую настройку под конкретную область), чтобы адаптировать модель под конкретный домен знаний. Это повышает точность и релевантность ответов.

Пример: Для медицинской диагностики можно обучить модель на медицинских текстах и клинических данных.

Не бойтесь экспериментировать с разными подходами и техниками. Лучший способ найти оптимальное решение – это пробовать разные варианты и анализировать результаты.

Устранение неполадок и распространенные проблемы

При использовании SV/DCP, как и с любой другой технологией, могут возникать проблемы. Важно знать, как их диагностировать и решать.

Распространенные проблемы и решения

• Галлюцинации: Модель выдает неверную или вымышленную информацию, несмотря на самопроверку.
  Решение: усильте критерии проверки, добавьте проверку фактов с использованием внешних источников. Уменьшите температуру (temperature) модели для снижения случайности.
• Зацикливание: Модель бесконечно повторяет цикл «генерация-проверка-исправление», не приходя к удовлетворительному результату.
  Решение: Ограничьте количество итераций цикла, введите критерий остановки, например, «если после N попыток исправить ошибку не удалось, прекратить процесс».
• Игнорирование критериев проверки: Модель генерирует ответ, который явно не соответствует заданным критериям, но считает его верным.
  Решение: Перефразируйте критерии проверки, сделайте их более конкретными и понятными. Используйте примеры «правильных» и «неправильных» ответов в промпте.
• Недостаточная глубина проверки: Модель проверяет только поверхностные аспекты ответа, не выявляя более глубокие ошибки.
  Решение: Добавьте в промпт инструкции по более глубокому анализу ответа. Например, попросите модель объяснить ход своих мыслей при решении задачи.

Методы отладки

• Анализ логов: Внимательно изучайте логи работы модели, чтобы понять, на каком этапе возникла проблема. Обратите внимание на сообщения об ошибках, предупреждения и другие аномалии.
• Трассировка: Отслеживайте ход выполнения программы шаг за шагом, чтобы выявить причину ошибки. Используйте инструменты отладки, предоставляемые платформой, на которой работает модель.
• Визуализация: Представляйте данные в графическом виде, чтобы легче обнаруживать закономерности и аномалии. Например, можно построить график изменения точности ответов в зависимости от количества итераций проверки.
• A/B-тестирование: Сравнивайте разные версии промптов и параметров модели, чтобы определить, какие из них работают лучше. Используйте метрики, такие как точность, скорость и надежность.

Решение проблем с производительностью

• Оптимизация контекстного окна: Убедитесь, что в контекстное окно помещается вся необходимая информация. Если контекстное окно переполнено, модель может начать игнорировать часть информации, что приведет к снижению точности.
• Управление бюджетом токенов: Оптимизируйте длину промптов и ответов, чтобы не превышать лимит токенов. Разбейте сложные задачи на подзадачи.
• Использование кэширования: Кэшируйте результаты часто используемых запросов, чтобы избежать повторных вычислений. Это может значительно ускорить работу модели.
• Асинхронные вызовы: Используйте асинхронные вызовы API, чтобы не блокировать основной поток выполнения программы. Это позволит повысить производительность и отзывчивость системы.

Пример: Если вы заметили, что модель часто выдает ответы, которые не соответствуют контексту задачи, попробуйте увеличить размер контекстного окна или разбить задачу на подзадачи.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Какой самый простой способ начать работу с Self-Verification Prompting?

Возьмите базовый шаблон промпта и постепенно добавляйте шаги проверки. Сначала убедитесь, что модель понимает задачу, затем добавьте критерии оценки ответа. Например, попросите модель оценить, насколько ее ответ соответствует вопросу и не содержит ли фактических ошибок. Это позволит вам понять, как работает техника, и адаптировать ее под свои нужды.

Насколько проверка повышает точность?

Внедрение SV/DCP может значительно повысить точность ответов LLM, однако конкретное значение сильно варьируется в зависимости от сложности задачи, качества промптов и используемой модели. Например, для высокопроизводительных моделей самопроверка может улучшить результаты в среднем на 2.33%.

В других случаях, особенно в задачах на рассуждение, улучшение точности верификации может быть существенным, например, до 74.5% в математических задачах по сравнению с базовым уровнем в 26.8% для специализированных методов. Важно помнить, что самопроверка не является панацеей, и всегда нужно критически оценивать результаты работы LLM.

Какие самые распространенные ошибки в промптинге с двойной проверкой?

Наиболее распространенные ошибки – это недостаточный контекст и размытые критерии проверки. Если модель не понимает, что именно нужно проверять, она не сможет выявить ошибки. Убедитесь, что промпт содержит достаточно информации о задаче и четкие инструкции по самопроверке. Например, вместо «Проверь, нет ли ошибок» лучше написать «Проверь, нет ли грамматических ошибок и фактических неточностей».

Может ли эта техника работать со всеми AI моделями?

Да, SV/DCP можно адаптировать для работы с разными моделями, но потребуется некоторая настройка. Разные модели по-разному реагируют на промпты, поэтому нужно экспериментировать с формулировками и параметрами, чтобы добиться оптимальных результатов.

Как обрабатывать проверку в приложениях, чувствительных ко времени?

В приложениях, где важна скорость, используйте упрощенные workflow проверки. Например, можно ограничиться одним этапом проверки с наиболее важными критериями. Также можно использовать асинхронные вызовы API, чтобы не блокировать основной поток выполнения программы. Важно найти баланс между скоростью и точностью.