Google Research는 LLM 정확도를 향상시키는 놀랍도록 간단한 기술을 공개했습니다. 입력 프롬프트를 반복하면 성능이 최대 76%까지 향상될 수 있습니다. 지난달에 발표된 이 연구 결과는 복잡한 프롬프트 방법을 뒤흔듭니다.
연구진은 Gemini, GPT-4o, Claude 및 DeepSeek에서 이 기술을 테스트했습니다. 그 결과 프롬프트 반복이 비추론 작업의 결과를 크게 향상시킨다는 것을 발견했습니다. "프롬프트 반복은 비추론 LLM을 개선한다"라는 제목의 논문은 휴일 직전에 발표되었습니다.
이 발견은 AI 개발을 단순화하고 계산 비용을 줄일 수 있습니다. 전문가들은 현재 다양한 애플리케이션에 대한 영향을 평가하고 있습니다. AI 커뮤니티는 논문의 결과에 대해 활발히 논의하고 있습니다.
수년 동안 엔지니어들은 복잡한 프롬프트 전략을 개발했습니다. 여기에는 "Chain of Thought" 및 "Emotional Blackmail"이 포함됩니다. 새로운 연구는 경우에 따라 더 직접적인 접근 방식이 더 효과적일 수 있음을 시사합니다.
향후 연구에서는 프롬프트 반복의 한계를 탐구할 것입니다. 과학자들은 이 간단한 방법이 왜 그렇게 잘 작동하는지 이해하는 것을 목표로 합니다. 더 광범위한 애플리케이션을 위해 LLM을 최적화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
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