O Google Research revelou uma técnica surpreendentemente simples para aumentar a precisão de LLMs. Repetir o prompt de entrada pode aumentar o desempenho em até 76%. O artigo, publicado no mês passado, detalhou as descobertas.
Pesquisadores descobriram que duplicar prompts melhorou significativamente os resultados em tarefas que não exigem raciocínio complexo. Este método funciona em modelos importantes como Gemini, GPT-4o, Claude e DeepSeek. O estudo desafia as estratégias complexas de prompting desenvolvidas nos últimos anos.
O impacto imediato é uma potencial simplificação da otimização de IA. Engenheiros podem ser capazes de alcançar melhores resultados com métodos menos complexos. A comunidade de IA está agora avaliando as implicações desta descoberta.
Anteriormente, métodos complexos como "Chain of Thought" e prompting multi-shot eram considerados essenciais. Esta nova pesquisa sugere que uma abordagem mais direta pode ser suficiente para muitas tarefas.
Pesquisas futuras explorarão os limites da repetição de prompts. Estudos futuros podem investigar sua eficácia em tarefas de raciocínio mais complexas. As descobertas podem remodelar as estratégias de desenvolvimento de LLMs.
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