Google Research hat eine überraschend einfache Prompt-Technik vorgestellt, die die Genauigkeit von LLMs drastisch erhöht. Die Wiederholung der Eingabeaufforderung kann die Leistung um bis zu 76 % verbessern. Das im letzten Monat veröffentlichte Paper testete diese Methode mit wichtigen Modellen wie Gemini, GPT-4o, Claude und DeepSeek.
Forscher fanden heraus, dass die Prompt-Wiederholung bei Aufgaben, die kein komplexes Denken erfordern, deutlich bessere Ergebnisse liefert. Diese Erkenntnis stellt den Trend zu immer komplexeren Prompting-Strategien in Frage. Die Technik beinhaltet das buchstäbliche Kopieren und Einfügen des Prompts, so dass er zweimal erscheint.
Die unmittelbaren Auswirkungen könnten die KI-Entwicklung vereinfachen und die Abhängigkeit von komplizierten Prompting-Methoden verringern. Erste Reaktionen deuten auf ein breites Interesse an der Anwendung dieser Technik hin. Dies könnte zu effizienteren und genaueren KI-Anwendungen führen.
Seit Jahren entwickeln Ingenieure komplexe Methoden wie "Chain of Thought" und Multi-Shot-Prompting. Diese neue Forschung deutet auf eine Rückkehr zu einfacheren Ansätzen hin. Der Fokus verlagert sich auf die Optimierung der Eingabe anstelle komplexer Modellmanipulationen.
Zukünftige Forschung wird wahrscheinlich die Grenzen der Prompt-Wiederholung und ihre Anwendbarkeit auf komplexere Aufgaben untersuchen. Die KI-Community wird genau beobachten, wie diese einfache Technik die LLM-Entwicklung verändert.
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