Google Researchは、LLMの精度を向上させる驚くほどシンプルなテクニックを発表しました。入力プロンプトを繰り返すことで、パフォーマンスが最大76%向上する可能性があります。先月発表された論文では、Gemini、GPT-4o、Claude、DeepSeekなどのモデルでこの方法がテストされました。

研究者らは、複雑な推論を必要としないタスクにおいて、プロンプトの繰り返しが結果を大幅に向上させることを発見しました。この発見は、ますます複雑化するプロンプト戦略のトレンドに異議を唱えるものです。「Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs」と題されたこの研究は、2025年12月のホリデーシーズン直前に発表されました。

その直接的な影響として、AIワークフローの簡素化が考えられます。エンジニアは、より複雑でないプロンプトでより良い結果が得られることに気づくかもしれません。AIコミュニティは現在、この研究の意義を評価しています。

長年にわたり、AIエンジニアは複雑なプロンプト手法を開発してきました。これには、「Chain of Thought」や感情を操作するプロンプトさえ含まれていました。この新しい研究は、よりシンプルな手法への回帰を示唆しています。

今後の研究では、プロンプトの繰り返しの限界を探求します。将来の研究では、さまざまな種類のLLMおよびタスクにおける有効性を調査する可能性があります。AI分野は、今後の発展を待っています。