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据“新智元”，Google Research的一项新研究展现了一个简朴却极其有用的提醒词技巧：通过将问题复制粘贴再说一遍，可显著提升大模子在非推理使命上的准确率。在实验中，Gemini、GPT-4o、Claude和DeepSeek等主流模子的准确率从21.33%飙升至97.33%，最高提升达76个百分点。这种技巧倾覆了以往重大的提醒工程，如“头脑链”“多样本学习”等，且险些不影响天生速率。
研究职员对七个常见基准测试和七种主流模子举行了比照测试，发明“提醒词重复”在70组正面临比中赢了47组，无一败绩。特殊是在需要从长篇大论中准确检索信息的使命上，效果显著。例如，在“NameIndex”测试中，Gemini 2.0 Flash-Lite的准确率从21.33%提升到97.33%。
这一征象背后的缘故原由是Transformer模子的“因果盲点”。模子按从左到右的顺序处置惩罚文本，无法“转头看”，导致信息处置惩罚保存缺陷。而“提醒词重复”相当于给模子打了一个补。玫诙樵亩粱竦美嗨啤疤熘魇咏恰钡淖⒅亓πЧ佣既返囟云胧姑璧纳舷挛。
别的，这种技巧险些不会增添延迟时间，由于LLM处置惩罚信息的Prefill阶段高度可并行，现代GPU的强盛算力使得纵然输入内容翻倍，用户也险些感受不到差别。这意味着开发者无需升级到更大更贵的模子，就能实现高准确率的检索和抽取使命。
不过，“复读机”战术主要适用于非推理使命，不适用于需要逐步推导的场景。在清静方面，重复可能放大某些指令的显著性，对越狱乐成率的影响需要专门实验。同时，防御者也可以使用这一机制，通过在系统提醒词开头重复清静规则，增强模子对清静约束的注重力。
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