რატომ ვერ აღიქვამს ხელოვნური ინტელექტი გრძელი ტექსტების შუა ნაწილს და როგორ გამოვასწოროთ ეს

ხელოვნური ინტელექტის მოდელები ხშირად კარგავენ კონტექსტს გრძელი ტექსტების შუა ნაწილში. ეს არ არის გამოწვეული ავტორის წერის სტილის გაუარესებით ან მკითხველის მოწყენილობით. მიზეზი დიდ ენობრივ მოდელებში (LLM) არსებული სისტემური სისუსტეა, რომელიც გრძელ კონტექსტთან მუშაობისას ვლინდება. თანამედროვე AI სისტემები სულ უფრო ხშირად მიმართავენ ტექსტის აგრესიულ შეკუმშვას მანამ, სანამ მოდელი მას საერთოდ წაიკითხავს.

ამ პროცესების ერთობლიობა ქმნის ეფექტს, რომელიც ცნობილია როგორც „ძაღლის ძვლისებრი აზროვნება“ (dog-bone thinking). ტექსტი ძლიერია დასაწყისში, ძლიერია დასასრულში, თუმცა შუა ნაწილი არასტაბილური ხდება. მოდელი კარგავს ლოგიკურ ძაფს ან იყენებს არასწორ დამხმარე დეტალებს. შედეგად, შესაძლოა გამოქვეყნდეს ვრცელი, კარგად გამოკვლეული სტატია, მაგრამ სისტემამ მხოლოდ შესავალი და დასკვნა გამოიყენოს, მათ შორის არსებული დამაკავშირებელი ქსოვილი კი ჰალუცინაციებით შეავსოს. ეს პრობლემა დასტურდება როგორც სამეცნიერო კვლევებით, ისე პრაქტიკული სისტემების მუშაობის დაკვირვებით.

რატომ იქმნება „ძაღლის ძვლის“ ეფექტი

ამ ფენომენს ორი ძირითადი მიზეზი აქვს, რომლებიც ერთსა და იმავე წერტილს ურტყამს. პირველი არის „შუაში დაკარგვის“ (lost in the middle) რეალური ეფექტი. სტენფორდის უნივერსიტეტის მკვლევრებმა გაზომეს ენობრივი მოდელების ქცევა გრძელი მონაცემების დამუშავებისას. აღმოჩნდა, რომ მოდელის ეფექტურობა ყველაზე მაღალია მაშინ, როდესაც საკვანძო ინფორმაცია დასაწყისში ან ბოლოშია მოთავსებული, ხოლო შუა ნაწილში მისი ხარისხი მკვეთრად ეცემა.

მეორე მიზეზი კონტექსტის მართვის მზარდი აგრესიულობაა. მიუხედავად იმისა, რომ მოდელებს სულ უფრო დიდი მოცულობის ინფორმაციის მიღება შეუძლიათ, სისტემური პროცესები ხშირად ახდენენ ტექსტის შეკუმშვას ან დარეზუმებას ხარჯების ოპტიმიზაციისა და სტაბილურობის შესანარჩუნებლად. ეს შუა ნაწილს კიდევ უფრო მოწყვლადს ხდის, რადგან ის ყველაზე მარტივად დასაშლელი სეგმენტია.

მაგალითად, 2026 წლის arXiv-ის ნაშრომი ATACompressor ფოკუსირებულია ადაპტირებულ, ამოცანაზე ორიენტირებულ შეკუმშვაზე. ის პირდაპირ განიხილავს „შუაში დაკარგვას“, როგორც გრძელი კონტექსტის მთავარ პრობლემას და გვთავაზობს სტრატეგიას, სადაც შეკუმშვამ უნდა შეინარჩუნოს მხოლოდ ამოცანისთვის რელევანტური შინაარსი. შესაბამისად, შუა ნაწილის „შემცირება“ არა მხოლოდ მოცულობის კლებას, არამედ მის ისეთ ინჟინერიას გულისხმობს, რომელიც გაუძლებს როგორც მოდელის ყურადღების დეფიციტს, ისე სისტემურ შეკუმშვას.

ორი ფილტრი და ერთი საფრთხის ზონა

სანამ თქვენი კონტენტი საბოლოო პასუხად იქცევა, ის ორ ფილტრს გადის:

• ფილტრი 1: მოდელის ყურადღების ქცევა: მაშინაც კი, თუ სისტემა ტექსტს სრულად გადასცემს მოდელს, მისი გამოყენების უნარი დამოკიდებულია ინფორმაციის პოზიციაზე. დასაწყისი და დასასრული უკეთ მუშავდება, შუა ნაწილი — უარესად.
• ფილტრი 2: სისტემური დონის კონტექსტის მართვა: ბევრი სისტემა მოდელამდე მისვლამდე ახდენს ინფორმაციის კონდენსაციას. ეს შეიძლება იყოს პირდაპირი დარეზუმება ან „კონტექსტის დაკეცვის“ (context folding) მეთოდები, როგორიცაა AgentFold, რომელიც გამოიყენება აგენტების სამუშაო მეხსიერების შესამცირებლად.

თუ ამ ორ ფილტრს მოცემულობად მივიღებთ, შუა ნაწილი ორმაგი რისკის ზონად იქცევა. მას უფრო ხშირად უგულებელყოფენ და უფრო ხშირად კუმშავენ. შუა ნაწილის სტრუქტურული გამაგრება პირდაპირ ამცირებს ორივე ფილტრის უარყოფით გავლენას.

როგორ შევცვალოთ სტრუქტურა შინაარსის დაუკარგავად

ეს არ ნიშნავს, რომ გრძელ ფორმატზე უარი უნდა თქვათ. ვრცელი ტექსტები კვლავ მნიშვნელოვანია როგორც ადამიანებისთვის, ისე მანქანებისთვის, რომლებიც მას ცოდნის ბაზად იყენებენ. გამოსავალი სტრუქტურულია: შუა ნაწილი უნდა ატარებდეს ინფორმაციის მაღალ სიმჭიდროვეს მკაფიო „ღუზებით“.

1. გამოიყენეთ „პასუხების ბლოკები“ დამაკავშირებელი პროზის ნაცვლად

გრძელი სტატიების შუა ნაწილი ხშირად ბუნდოვანია, სადაც ავტორი ნიუანსებსა და დეტალებს ავითარებს. ადამიანს შეუძლია ამის მიყოლა, მაგრამ მოდელები აქ ხშირად კარგავენ აზრს. ამის ნაცვლად, შუა ნაწილი უნდა შედგებოდეს მოკლე ბლოკებისგან, რომელთაგან თითოეულს დამოუკიდებლად არსებობა შეუძლია. პასუხის ბლოკი უნდა შეიცავდეს:

• მკაფიო მტკიცებულებას (Claim).
• შეზღუდვას ან კონტექსტს (Constraint).
• დამხმარე დეტალს (Supporting detail).
• პირდაპირ დასკვნას/შედეგს (Implication).

თუ ბლოკი ვერ გადარჩება კონტექსტიდან ამოგლეჯილად ციტირების შემთხვევაში, ის ვერც შეკუმშვას გაუძლებს.

2. თემის ხელახალი აქცენტირება შუა წერტილში

აზრის გაფანტვა ხშირად ხდება იმიტომ, რომ მოდელი ვეღარ ხედავს თანმიმდევრულ ორიენტირებს. ტექსტის შუაგულში დაამატეთ მოკლე აბზაცი, რომელიც მარტივი სიტყვებით ხელახლა ჩამოაყალიბებს მთავარ თეზისს, საკვანძო ობიექტებსა და გადაწყვეტილების კრიტერიუმებს. 2-4 წინადადება საკმარისია მოდელისთვის კონტროლის შესანარჩუნებლად და შეკუმშვის სისტემისთვის იმის მისანიშნებლად, თუ რა არ უნდა გადააგდოს.

3. მტკიცებულება მოათავსეთ მტკიცებასთან ახლოს

მოდელები და კომპრესორები უკეთ მუშაობენ, როდესაც დამხმარე დეტალი იმ დებულების გვერდითაა, რომელსაც ის ამყარებს. თუ მტკიცება მე-14 აბზაცშია, ხოლო მტკიცებულება — 37-ეში, კომპრესორი მათ შორის კავშირს გაწყვეტს. ლოკალური მტკიცებულება ნიშნავს: დებულება, რასაც მოჰყვება რიცხვი, თარიღი, განმარტება ან ციტატა იქვე. ეს ასევე აადვილებს თქვენი კონტენტის ციტირებას AI-ს მიერ.

4. გამოიყენეთ თანმიმდევრული სახელწოდებები საკვანძო ობიექტებისთვის

სტილისტური მრავალფეროვნებისთვის ერთი და იმავე საგნის ხუთი სხვადასხვა სახელით მოხსენიება ადამიანისთვის მისაღებია, მაგრამ მოდელისთვის — დამაბნეველი. შეარჩიეთ ერთი ძირითადი ტერმინი და გამოიყენეთ იგი მთელ ტექსტში. სტაბილური ლეიბლები სისტემებისთვის ერთგვარი „სახელურებია“, რომლებითაც ისინი ინფორმაციას ეჭიდებიან.

5. გამოიყენეთ სტრუქტურირებული ფორმატები

თანამედროვე ეკოსისტემა მანქანურად წაკითხვადი ექსტრაქციისკენ მიისწრაფვის. ეს არ ნიშნავს, რომ სტატია JSON ფორმატში უნდა დაწეროთ, თუმცა ტექსტის შუაში უნდა ჩართოთ პროგნოზირებადი ფორმები:

• განმარტებები.
• ნაბიჯ-ნაბიჯ თანმიმდევრობები.
• კრიტერიუმების სიები.
• შედარებები ფიქსირებული ატრიბუტებით.

როგორ აისახება ეს SEO-ზე

SEO სპეციალისტებისთვის ეს ნიშნავს ოპტიმიზაციას არა მხოლოდ „მოდელისთვის“, არამედ სისტემებისთვის, რომლებიც ახდენენ ინფორმაციის ამოღებას, შეკუმშვასა და სინთეზს. პრობლემის სიმპტომები ასე გამოიყურება:

• სტატიის დასაწყისი სწორად არის გადმოცემული, მაგრამ შუა ნაწილის კონცეფცია დამახინჯებულია.
• თქვენი ბრენდი ნახსენებია, მაგრამ დამხმარე მტკიცებულებები დაკარგულია.
• ნიუანსირებული შუა სექციები გადაქცეულია ზოგად, უფერულ რეზიუმედ.

რედაქტირების 5-ნაბიჯიანი სამუშაო პროცესი

შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს მარტივი ალგორითმი ნებისმიერი გრძელი ტექსტის ოპტიმიზაციისთვის:

1. იდენტიფიცირება: იპოვეთ ტექსტის შუა მესამედი. თუ მისი დარეზუმება ორ წინადადებაში აზრის დაკარგვის გარეშე შეუძლებელია, ის ზედმეტად ბუნდოვანია.
2. ხელახალი აქცენტირება (Re-key): დაამატეთ ერთი აბზაცი შუა ნაწილის დასაწყისში. ხელახლა ჩამოაყალიბეთ მთავარი სათქმელი და მისი მნიშვნელობა.
3. ბლოკებად დაყოფა: გარდაქმენით შუა მესამედი 4-8 „პასუხის ბლოკად“. თითოეული უნდა იყოს ციტირებადი და შეიცავდეს საკუთარ მტკიცებულებას.
4. მტკიცებულებების გადმოტანა: თუ მტკიცებულება შორსაა დებულებისგან, გადმოიტანეთ იგი წინ.
5. ლეიბლების სტაბილიზაცია: დარწმუნდით, რომ საკვანძო ტერმინები მთელ ტექსტში უცვლელია.

დასკვნა

კონტექსტის დიდი ფანჯრები პრობლემას ვერ აგვარებს, პირიქით — ხშირად ამწვავებს მას, რადგან გრძელი კონტენტი მეტ შეკუმშვას იწვევს. გააგრძელეთ ვრცელი ფორმატების წერა, მაგრამ ნუ მოეპყრობით შუა ნაწილს, როგორც უბრალოდ სივრცეს შესავალსა და დასკვნას შორის. შეხედეთ მას, როგორც ხიდის მზიდ კონსტრუქციას. განათავსეთ იქ ყველაზე მყარი საყრდენები და არა უბრალოდ დეკორაციები.