Editing Openai/69675db8-b8dc-8013-8d6c-c3552df72868 (section)

===== ML.5:8 - Common Anti-Patterns — Типовые ошибки и как их чинить =====
# «Меняем и сводку, и ответ, и подсказки одновременно». Симптом: непонятно, что именно дало выигрыш. Ремонт: менять ровно один элемент протокола на эксперимент и публиковать профиль до/после.
# «Сравниваем <code>I_bits</code> при разных <code>M_score</code>». Симптом: метрика прыгает, ранжирование кандидатов неустойчиво. Ремонт: фиксировать M_score; менять её только отдельным экспериментом и заново собирать базу сравнения. ar5iv<ref>{{cite web|title=ar5iv|url=https://ar5iv.org/html/2512.21720v1|publisher=ar5iv.org|access-date=2026-01-15}}</ref>
# «Используем плохо калиброванную малую модель для logprobs». Симптом: странно высокие вероятности бессмысленных токенов, отрицательные оценки. Ремонт: использовать более надёжную прокси‑модель, как делают авторы, или проверять выводы на альтернативной M_score. ar5iv<ref>{{cite web|title=ar5iv|url=https://ar5iv.org/html/2512.21720v1|publisher=ar5iv.org|access-date=2026-01-15}}</ref>
# «Увеличиваем размер модуля ответа и игнорируем модуль сводки». Симптом: стоимость растёт, прирост D минимальный. Ремонт: сначала усилить G_sum и оценить рост R_bits_per_tok, затем пересмотреть G_ans. ar5iv<ref>{{cite web|title=ar5iv|url=https://ar5iv.org/html/2512.21720v1|publisher=ar5iv.org|access-date=2026-01-15}}</ref>
# «Добавляем третий и четвёртый раунд “на всякий случай”». Симптом: растёт стоимость, а I_bits почти не растёт. Ремонт: измерять прирост по раундам и останавливаться при насыщении (в статье третий раунд не дал выигрыша на их настройке). ar5iv<ref>{{cite web|title=ar5iv|url=https://ar5iv.org/html/2512.21720v1|publisher=ar5iv.org|access-date=2026-01-15}}</ref>