Google Research представила удивительно простую технику для повышения точности LLM. Повторение входного запроса может улучшить производительность до 76%. Результаты, опубликованные в прошлом месяце, бросают вызов сложным методам промптинга.

Исследователи протестировали эту технику на Gemini, GPT-4o, Claude и DeepSeek. Они обнаружили, что повторение запроса значительно улучшает результаты для задач, не связанных с рассуждениями. Статья под названием "Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs" была опубликована незадолго до праздников.

Это открытие может упростить разработку ИИ и снизить вычислительные затраты. Эксперты сейчас оценивают последствия для различных приложений. Сообщество ИИ активно обсуждает результаты статьи.

В течение многих лет инженеры разрабатывали сложные стратегии промптинга. К ним относятся "Chain of Thought" и "Emotional Blackmail". Новое исследование предполагает, что более прямой подход может быть более эффективным в некоторых случаях.

Будущие исследования будут посвящены изучению пределов повторения запроса. Ученые стремятся понять, почему этот простой метод работает так хорошо. Основное внимание уделяется оптимизации LLM для более широкого спектра приложений.