Google Research представила на удивление простую технику для повышения точности LLM. Повторение входного запроса может улучшить производительность до 76%. В статье, опубликованной в прошлом месяце, этот метод был протестирован на таких моделях, как Gemini, GPT-4o, Claude и DeepSeek.

Исследователи обнаружили, что для задач, не требующих сложных рассуждений, повторение запроса значительно улучшает результаты. Этот вывод бросает вызов тенденции к усложнению стратегий запросов. Исследование под названием "Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs" было опубликовано незадолго до праздников в декабре 2025 года.

Непосредственным результатом может стать упрощение рабочих процессов ИИ. Инженеры могут обнаружить, что они могут достичь лучших результатов с менее сложными запросами. Сейчас AI-сообщество оценивает последствия этого исследования.

В течение многих лет AI-инженеры разрабатывали сложные методы запросов. К ним относятся "Chain of Thought" и даже эмоционально манипулятивные запросы. Это новое исследование предполагает возвращение к более простым методам.

Дальнейшие исследования будут посвящены изучению пределов повторения запросов. Будущие исследования могут изучить его эффективность для различных типов LLM и задач. AI-сообщество ожидает дальнейших разработок.