Google Research hat eine überraschend einfache Technik zur Steigerung der LLM-Genauigkeit vorgestellt: Prompt-Wiederholung. Die wörtliche Wiederholung der Eingabeabfrage verbesserte die Leistung bei Aufgaben, die kein komplexes Denken erfordern, um bis zu 76 %. Das Paper "Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs" wurde letzten Monat veröffentlicht.

Die Forscher testeten die Methode an wichtigen Modellen wie Gemini, GPT-4o, Claude und DeepSeek. Die Studie ergab durchweg Verbesserungen. Dies stellt den Trend zu immer komplexeren Prompting-Strategien in Frage.

Die unmittelbare Auswirkung könnte eine Vereinfachung der KI-Workflows sein. Ingenieure können möglicherweise mit weniger Aufwand bessere Ergebnisse erzielen. Die KI-Community diskutiert bereits die Auswirkungen dieser Erkenntnis.

Seit Jahren entwickeln KI-Ingenieure komplizierte Prompting-Methoden. Dazu gehörten "Chain of Thought" und Multi-Shot-Prompting-Frameworks. Diese neue Forschung deutet auf eine Rückkehr zu einfacheren Methoden hin.

Zukünftige Forschung wird wahrscheinlich die Grenzen der Prompt-Wiederholung untersuchen. Wissenschaftler werden ihre Wirksamkeit bei komplexeren Aufgaben untersuchen. Die Ergebnisse könnten die Art und Weise, wie wir mit KI interagieren, verändern.