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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丁 ,让第二遍阅读获得类似“天主视角”的注重力效果 ,从而更准确地对齐使命所需的上下文。

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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