গুগল রিসার্চ এলএলএম-এর নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য একটি আশ্চর্যজনকভাবে সহজ কৌশল প্রকাশ করেছে: প্রম্পট পুনরাবৃত্তি। ইনপুট কোয়েরি হুবহু পুনরাবৃত্তি করায় জটিল যুক্তির প্রয়োজন নেই এমন কাজগুলিতে কর্মক্ষমতা ৭৬% পর্যন্ত বেড়েছে। "Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs" শীর্ষক গবেষণাপত্রটি গত মাসে প্রকাশিত হয়েছে।

গবেষকরা জেমিনি, জিপিটি-4o, ক্লড এবং ডিপসিকের মতো প্রধান মডেলগুলিতে এই পদ্ধতিটি পরীক্ষা করেছেন। গবেষণায় দেখা গেছে যে সবগুলিতেই ধারাবাহিক উন্নতি হয়েছে। এটি ক্রমবর্ধমান জটিল প্রম্পটিং কৌশলগুলির প্রবণতাকে চ্যালেঞ্জ করে।

এর তাৎক্ষণিক প্রভাব হতে পারে এআই ওয়ার্কফ্লোর সরলীকরণ। ইঞ্জিনিয়াররা কম পরিশ্রমে আরও ভালো ফলাফল অর্জন করতে সক্ষম হতে পারেন। এআই সম্প্রদায় ইতিমধ্যেই এই আবিষ্কারের প্রভাব নিয়ে আলোচনা করছে।

বহু বছর ধরে, এআই ইঞ্জিনিয়াররা জটিল প্রম্পটিং পদ্ধতি তৈরি করেছেন। এর মধ্যে "চেইন অফ থট" এবং মাল্টি-শট প্রম্পটিং ফ্রেমওয়ার্ক অন্তর্ভুক্ত ছিল। এই নতুন গবেষণা সহজ পদ্ধতিগুলির দিকে ফিরে যাওয়ার ইঙ্গিত দেয়।

ভবিষ্যতের গবেষণায় সম্ভবত প্রম্পট পুনরাবৃত্তির সীমা অনুসন্ধান করা হবে। বিজ্ঞানীরা আরও জটিল কাজগুলিতে এর কার্যকারিতা খতিয়ে দেখবেন। এই আবিষ্কার এআই-এর সাথে আমাদের যোগাযোগের পদ্ধতিকে নতুন রূপ দিতে পারে।