В процессе регрессионного тестирования промптов была проведена проверка, в которой ИИ-модель выступала в роли читателя. Из четырёх текстов, прошедших правку, модель пропустила три, что свидетельствует о её недостаточной способности к распознаванию исправлений. Тексты делились на две группы: одни были сильно переписаны вручную, другие оставались почти неизменными.

Собранный набор примеров с известными ответами был использован для проверки, чтобы избежать негативного влияния на качество текстов. Результаты тестирования показали, что сильно правленые тексты чаще пропускались моделью, что может привести к дальнейшим ошибкам в проверке. Это поднимает вопросы о надежности текущих алгоритмов и их способности адаптироваться к изменениям в текстах.

Данная ситуация подчеркивает важность тщательной проверки и доработки ИИ-моделей, используемых для обработки текстов. Если текущие алгоритмы не способны корректно распознавать исправления, это может негативно сказаться на качестве контента, создаваемого с их помощью. Следовательно, необходимо продолжать работу над улучшением технологий и методов тестирования.