Google Research представила на удивление простую технику для повышения точности LLM. Повторение входного запроса может увеличить производительность до 76%. В статье, опубликованной в прошлом месяце, подробно изложены результаты исследования.

Исследователи обнаружили, что дублирование запросов значительно улучшает результаты в задачах, не требующих сложных рассуждений. Этот метод работает с основными моделями, такими как Gemini, GPT-4o, Claude и DeepSeek. Исследование бросает вызов сложным стратегиям промптинга, разработанным за последние несколько лет.

Непосредственным результатом является потенциальное упрощение оптимизации ИИ. Инженеры, возможно, смогут добиться лучших результатов с помощью менее сложных методов. Сейчас ИИ-сообщество оценивает последствия этого открытия.

Ранее сложные методы, такие как "Chain of Thought" и многошаговый промптинг, считались необходимыми. Это новое исследование предполагает, что для многих задач может быть достаточно более простого подхода.

Дальнейшие исследования будут направлены на изучение пределов повторения запросов. В будущих исследованиях может быть изучена его эффективность в более сложных задачах, требующих рассуждений. Результаты могут изменить стратегии разработки LLM.