গুগল রিসার্চ একটি আশ্চর্যজনকভাবে সরল কৌশল উন্মোচন করেছে যা এলএলএম-এর নির্ভুলতা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি করে। ইনপুট ক্যোয়ারী পুনরাবৃত্তি করলে কর্মক্ষমতা ৭৬% পর্যন্ত বাড়তে পারে। গত মাসে প্রকাশিত গবেষণাপত্রটি জটিল প্রম্পটিং পদ্ধতিগুলোকে চ্যালেঞ্জ করে।

গবেষকরা আবিষ্কার করেছেন যে জটিল যুক্তির প্রয়োজন নেই এমন কাজের জন্য প্রম্পটগুলি নকল করলে ফলাফল উন্নত হয়। এই কৌশলটি জেমিনি, জিপিটি-৪ও, ক্লড এবং ডিপসিকের মতো প্রধান মডেলগুলোতে কাজ করে। কার্ল ফ্রানজেন ভেঞ্চারবিটে ১৩ জানুয়ারি, ২০২৬ তারিখে এই ফলাফল জানান।

এই আবিষ্কার এআই উন্নয়নকে সহজ করতে পারে এবং জটিল প্রম্পটিং কৌশলগুলোর উপর নির্ভরতা কমাতে পারে। প্রাথমিক প্রতিক্রিয়াগুলো বাস্তবায়নের সহজতার কারণে ব্যাপক গ্রহণের ইঙ্গিত দেয়। এআই সম্প্রদায় এখন কৌশলটির সীমাবদ্ধতা এবং সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলো মূল্যায়ন করছে।

বহু বছর ধরে, প্রকৌশলীরা ক্রমবর্ধমান জটিল প্রম্পটিং পদ্ধতি তৈরি করেছেন। "চেইন অফ থট" এবং "ইমোশনাল ব্ল্যাকমেইল"-এর মতো কৌশলগুলোর লক্ষ্য ছিল এলএলএম প্রতিক্রিয়াগুলোর উন্নতি করা। এই নতুন গবেষণা থেকে বোঝা যায় যে একটি সরল পদ্ধতি সমানভাবে কার্যকর হতে পারে, এমনকি তার চেয়েও বেশি।

ভবিষ্যতের গবেষণা সম্ভবত এই ঘটনার পেছনের অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াগুলো অনুসন্ধান করবে। বিজ্ঞানীরা আরও বিস্তৃত পরিসরের কাজ এবং মডেলগুলোতে এর কার্যকারিতা নিয়েও অনুসন্ধান করবেন। এখন মনোযোগ সরে যাচ্ছে কেন এত সরল একটি পদ্ধতি এত উল্লেখযোগ্য উন্নতি এনে দেয় তা বোঝার দিকে।