Google Research представила удивительно простую технику запросов, которая значительно повышает точность LLM. Повторение входного запроса может улучшить производительность до 76%. В статье, опубликованной в прошлом месяце, этот метод был протестирован на основных моделях, таких как Gemini, GPT-4o, Claude и DeepSeek.

Исследователи обнаружили, что для задач, не требующих сложных рассуждений, повторение запроса дает значительно лучшие результаты. Этот вывод бросает вызов тенденции к усложнению стратегий запросов. Техника заключается в буквальном копировании и вставке запроса, чтобы он появлялся дважды.

Непосредственным результатом может стать упрощение разработки ИИ и снижение зависимости от сложных методов запросов. Первые отзывы свидетельствуют о широком интересе к внедрению этой техники. Это может привести к созданию более эффективных и точных приложений ИИ.

На протяжении многих лет инженеры разрабатывали сложные методы, такие как "Chain of Thought" и многошаговое запрограммирование. Это новое исследование предполагает возвращение к более простым подходам. Акцент смещается на оптимизацию ввода, а не на сложные манипуляции с моделью.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на изучение пределов повторения запросов и его применимости к более сложным задачам. ИИ-сообщество будет внимательно следить за тем, как эта простая техника изменит разработку LLM.