Разработчики столкнулись с проблемой чрезмерного использования LLM-моделями, в частности Claude, определенных «клише» и шаблонных фраз, таких как «load-bearing». Исследование показывает, что подобные лингвистические паттерны возникают из-за особенностей обучения моделей на специфических корпусах текстов. Для решения проблемы предлагаются методы системного промптинга, позволяющие эффективно фильтровать нежелательную лексику и повышать качество генерации контента.

Проблема «заезженных» выражений в ответах ИИ часто связана с тем, как модели интерпретируют инструкции в системном промпте. Когда модель пытается следовать заданному стилю, она склонна переиспользовать конструкции, которые статистически чаще встречаются в обучающей выборке в контексте «профессионального» или «аналитического» тона. Это приводит к тому, что ответы становятся предсказуемыми и теряют естественность.

Для борьбы с этим явлением рекомендуется использовать технику негативных ограничений в системных инструкциях. Вместо того чтобы просто просить модель писать «естественно», эффективнее явно перечислить список запрещенных слов и фраз, а также предоставить примеры желаемого стиля (few-shot prompting). Такой подход позволяет сместить вероятностное распределение токенов модели, исключая из генерации навязчивые речевые обороты без потери общей логики рассуждений.

Ключевые факты

  • Основной причиной появления клише является статистическая предрасположенность модели к определенным фразам из обучающих данных.
  • Использование негативных ограничений в системном промпте позволяет снизить вероятность появления конкретных слов на 80-90%.
  • Метод few-shot prompting с примерами «чистого» текста является наиболее эффективным инструментом для коррекции стиля ответов.
  • Проблема характерна для большинства современных LLM, используемых в режиме чат-ассистентов.