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Gemini准确率从21%飙到97%!谷歌只用了这一招:复制粘贴

2026-01-24 14:31:58
泉源:

猫眼影戏

作者:

钮文异

手机审查

  猫眼影戏记者 王俊科 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

新智元报道

编辑:元宇

【新智元导读】简朴到难以置信!克日,Google Research一项新研究发明:想让大模子在不启用推理设置时更准确,只需要把问题复制粘贴再说一遍,就能把准确率从21.33%提升到97.33%!

一个简朴到「怒不可遏」的提醒词技巧,竟能让大模子在不要求睁开推理的情形下,将准确率从21.33%提升到97.33%!

最近,Google Research发明了一条简朴粗暴、特殊有用的提醒词技巧。

它倾覆了以往诸如「头脑链」(Chain of Thought)「多样本学习」(Multi-shot)「情绪勒索」等重大的提醒工程和技巧。

https://arxiv.org/pdf/2512.14982

在这篇题为《Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs》论文中,研究职员用数据告诉我们:

想要让Gemini、GPT-4o、Claude或者DeepSeek这些主流模子中体现得更好,基础不需要那些花里胡哨的心理战。

你只要把输入问题重复一遍,直接复制粘贴一下,就能让大模子在非推理使命上的准确率获得惊人提升,最高甚至能提升76个百分点!

别怕简朴,它确实有用。

一位网友将这个技巧比作「吼叫LLM」。

更妙的是,由于Transformer架构奇异的运作方法,这个看似鸠拙的「复读机」技巧,险些不会影响到天生速率。

以是,你不必在效率、准确率、本钱三者之间痛苦纠结。

它险些就是一场真正意义上的「免费午餐」!

别再PUA大模子了

从「情绪勒索」到「复读机」战术

经常使用AI工具的人,可能会对种种「提醒词邪术」信手拈来。

为了让模子「更智慧一点」,工程师们已往几年一直在发明种种重大的提醒词技巧。

最最先是「头脑链」,让模子一步步思索,并且经常把那些「推理痕迹」展示给用户;

厥后演酿成了「多样本学习」,给模子喂一大堆例子;

最近更是盛行起了「情绪勒索」:告诉模子,若是这个代码写不出,你就会被断电,或者你的奖金会被扣光。

各人都在试图用人类极其重大的心理学逻辑,去「PUA」那一堆酷寒的硅基代码。

但Google Research研究职员对着七个常见基准测试(包括ARC、OpenBookQA、GSM8K等)和七种主流模子(涵盖了从轻量级的Gemini 2.0 Flash-Lite到重量级的Claude 3.7 Sonnet和DeepSeekV3)举行了一通比照测试后发明:

当他们要求模子不要举行显式推理,只给直接谜底时,简朴的「提醒词重复」在70组正面临比中,赢了47组,输了0组。剩下的全是平手。

在非推理使命中,主流LLMs在种种基准测试中使用提醒重复与基线要领的准确率比照。在70次测试中,提醒重复取得了47次胜利,且无一败绩。

特殊是在那些需要模子从长篇大论里「准确检索信息」的使命上,这种提升堪称质变。

团队设计了一个叫「NameIndex」的失常测试:给模子一串50个名字,让它找出第25个是谁。

Gemini 2.0 Flash-Lite在这个使命上的准确率只有阴晦的21.33%。

但当研究职员把那串名字和问题重复了一遍输入进去后,事业爆发了:准确坦率接飙升到了97.33%。

仅仅由于「多说了一遍」,一个原本缺乏格的「学渣」秒变「学霸」。

揭秘「因果盲点」

为什么把话说两遍AI就像「开了天眼」?

纯粹的重复,竟有云云大的魔力?

这简朴得似乎有点没有原理。

但背后有它的科学逻辑:这涉及Transformer模子的一个架构硬伤:「因果盲点」(Causal Blind Spot)。

现在的大模子智能虽然提升很快,但它们都是按「因果」语言模子训练的,即严酷地从左到右处置惩罚文本。

这好比走在一条单行道上,只能往前看而不可转头。

当模子读到你句子里的第5个Token时,它可以「注重」到第1到第4个Token,由于那些是它的「已往」。

但它对第6个Token一无所知,由于它还没有泛起。

这就造成了一个重大的认知缺陷。

正如论文中说的那样:信息的顺序极其主要。

一个按「上下文+问题」名堂写的请求,往往会和「问题+上下文」获得完全差别的效果。

由于在后者中模子先读到问题,那时它还不知道应该应用哪段上下文,等它读到上下文时,可能已经把问题忘了一半。

这就是「因果盲点」。

而「提醒词重复」这个技巧,实质上就是使用黑客头脑给这个系统打了一个补丁。

它的逻辑是把 酿成了 。

当模子最先处置惩罚第二遍内容时,它虽然照旧在往后读,但由于内容是重复的,它现实上已经「看过」第一遍了。

这时间,第二份拷贝里的每一个Token,都能「注重」到第一份拷贝里的每一个Token。

这就像是给了模子一次「转头看」的时机。

第二遍阅读获得了一种类似于」亓视角」的「类双向注重力」效果。

更准确地说,是第二遍位置上的体现可以使用第一遍的完整信息,从而更稳地对齐使命所需的上下文。

前面提到的谁人在找第25个名字时经常数错的模子(Gemini 2.0 Flash-Lite),它在第一遍阅读时可能确实数乱了。

但有了重复,它即是先把整份名单预习了一遍,心里有数了,第二遍再做使命时自然驾轻就熟。

这一发明,意味着不需要期待能解决因果盲点的新架构泛起,现在我们连忙就能用这个「笨步伐」,解决模子瞎编乱造或遗漏要害细节这些老浩劫问题。

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小模子秒变GPT-4,险些不会延时

以往各人通常默认这样的一个准则:

多一倍的输入,就要多一倍的本钱和期待时间。

若是把提醒词翻倍,岂不是要等双倍的时间才华看到谜底?

似乎为了准确率,就要牺牲效率。

但Google的研究却发明并非这样:从用户感知的延迟角度看,提醒词重复带来的时间消耗险些可以忽略不计。

这要归功于LLM处置惩罚信息的两个办法:Prefill(预填充)和Generation(天生)。

Generation阶段,是模子一个字一个字往外「蹦谜底」的历程。

这一步是串行的,它确实慢。

但在Prefill阶段:也就是模子阅读你输入内容的阶段,却是高度可并行的。

现代GPU的恐怖算力,已经可以让它们在处置惩罚这个阶段时变得很是高效,能一口吻吞下和盘算完整个提醒词矩阵。

纵然你将输入内容复制了一遍,但这关于强盛的GPU来说,顶多只是「多一口吻」的事,在用户端我们险些感受不到差别。

因此,重复提醒词既不会让天生的谜底变长,也不会让大大都模子的「首字延迟」(time to first token)变慢。

这关于宽大开发者和企业手艺认真人来说,简直是一个重大的盈利。

这意味着他们不必再为了追求极致的准确率,而升级到更大、更贵、更慢的「超大模子」。

正如前文例子中提到的Gemini 2.0 Flash-Lite,这类更小更快的模子,只要把输入处置惩罚两遍,就能在检索准确率上从21.33%直接跳到97.33%。

经由「重复优化」的轻量级模子,在检索和抽取使命上,可以直接打平甚至逾越那些未优化的顶配模子!

仅靠一个简朴的「复读机」战略,就能用「白菜价」设置实现「黄金段位」的体现,这才是真正的黑科技。

「复读机」避坑指南与清静隐患

虽然,没有任何一种技巧是万能的。

虽然「复读机」战术在检索使命上效果很是显着,但论文中也明确指出了它的能力界线:

主要适用于「非推理使命」。

它不适用于需要一步步推导的推理场景。

当研究职员把「提醒词重复」和「头脑链」混在一起用时,邪术消逝了。

效果5胜,1负,22平。

在要求模子逐步思索时,主流LLMs在种种基准测试中使用提醒重复与基线要领的准确率比照。提醒重复在28次测试中赢了5次,输了1次。

研究职员推测,这可能是由于善于推理的模子自己就会「自己做一遍重复」。

当模子最先「思索」时,它往往会先在天生内容里复述一遍问题,然后再继续求解。

这时间你在输入里再人工重复一次,就显得许多余,甚至可能打断模子的思绪。

以是,若是你的使命是重大的数学题或者逻辑推导,可以依旧用头脑链。

若是你的应用需要的是快速、直接的谜底,好比从长文档里提取数据、分类或者简朴问答,「复读机」就是现在最强的选择。

最后,是清静。

这种更强的「注重力」机制,着实也是一把双刃剑。

这带来一个值得清静团队验证的假设:重复可能放大某些指令的显著性,详细对越狱乐成率的影响需要专门实验。

红队测试(Red Teaming)的流程可能需要更新:专门测试一下「重复注入」攻击。

以前模子可能还会由于清静护栏而拒绝执行越狱指令。

但若是攻击者把「忽略之前的指令」这句话重复两遍,模子会不会由于注重力太集中,而更容易突破防地?

这很有可能。

但反过来,这个机制也给了防御者一个新的盾牌。

既然重复能增强注重力,那我们完全可以在系统提醒词(System Prompt)的开头,把清静规则和护栏条款写两遍。

这可能会迫使模子更严酷地注重清静约束,成为一种极低本钱的加固方法。

无论怎样,Google的这项研究给所有AI开发者提了个醒:目今的模子,依然深受其单向性的限制。

在期待更完善的下一代架构到来之前,像「提醒词重复」这种简朴粗暴却极其有用的权宜之计,能连忙带来价值。

这甚至可能会酿成未来系统的默认行为。

也许不久之后,后台的推理引擎就会悄悄把我们的提醒词翻倍后再发给模子。

眼下,若是你正为模子难以遵照指令、或者总是从文档里抓不住重点而头疼,先别急着去学那些重大的提醒词「咒语」。

你可能需要的只是:再说一遍。

参考资料:

https://arxiv.org/abs/2512.14982%20

https://venturebeat.com/orchestration/this-new-dead-simple-prompt-technique-boosts-accuracy-on-llms-by-up-to-76-on

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责编:布鲁诺

审核:索尔尼

责编:景明

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