गूगल रिसर्च ने एलएलएम की सटीकता को बढ़ाने के लिए एक आश्चर्यजनक रूप से सरल तकनीक का खुलासा किया। इनपुट प्रॉम्प्ट को दोहराने से प्रदर्शन में 76% तक सुधार हो सकता है। पिछले महीने जारी किए गए पेपर में, जेमिनी, जीपीटी-4ओ, क्लाउड और डीपसीक जैसे मॉडलों पर इस विधि का परीक्षण किया गया।

शोधकर्ताओं ने पाया कि जटिल तर्क की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए, प्रॉम्प्ट पुनरावृत्ति ने परिणामों को काफी बढ़ाया। यह खोज तेजी से जटिल प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों की प्रवृत्ति को चुनौती देती है। "प्रॉम्प्ट रिपिटेशन इम्प्रूव्स नॉन-रीजनिंग एलएलएम" नामक अध्ययन, दिसंबर 2025 में छुट्टियों से ठीक पहले प्रकाशित हुआ था।

तत्काल प्रभाव एआई वर्कफ़्लो का सरलीकरण हो सकता है। इंजीनियरों को लग सकता है कि वे कम जटिल प्रॉम्प्ट के साथ बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। एआई समुदाय अब इस शोध के निहितार्थों का मूल्यांकन कर रहा है।

सालों से, एआई इंजीनियरों ने जटिल प्रॉम्प्टिंग विधियों का विकास किया है। इनमें "चेन ऑफ थॉट" और यहां तक कि भावनात्मक रूप से हेरफेर करने वाले प्रॉम्प्ट भी शामिल थे। यह नया शोध सरल तरीकों पर लौटने का सुझाव देता है।

आगे के शोध में प्रॉम्प्ट पुनरावृत्ति की सीमाओं का पता लगाया जाएगा। भविष्य के अध्ययन विभिन्न प्रकार के एलएलएम और कार्यों में इसकी प्रभावशीलता की जांच कर सकते हैं। एआई क्षेत्र आगे के विकास की प्रतीक्षा कर रहा है।