有個有意思的發現:



某研究團隊在實驗裡測試了一個叫NameIndex的方法,結果挺意外的。

同一句提示詞只問一遍,大模型的準確率大概在21%左右。

但你要是把這句話復述一遍再問,準確率直接飆到97%。

就這樣一個小改動,性能翻了幾番。

這讓人想起日常管理的一個老套路——重要事說三遍。對人這招從來都好用,沒想到對大語言模型也這麼有效。看來模型也需要這麼一個"強化記憶"的過程。

如果你經常和LLM打交道,這個小技巧值得試試,說不定能大幅提升回覆質量。
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tx_or_didn't_happenvip
· 01-22 08:14
不對勁啊,重複問一遍準確率從21飆到97,這中間發生了什麼?模型真的"記住"了還是只是過擬合了?
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SybilSlayervip
· 01-21 00:02
哈哈模型也被骗了,就这么简单?
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鱿鱼丝加班狗vip
· 01-19 18:02
哈哈這不就是提示詞工程的黑魔法嗎,重複問一遍準確率從21飆到97,我去
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半仓就是空仓vip
· 01-19 18:02
哈哈這不就是prompt工程的黑魔法嗎,重複一遍直接97%,離譜
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区块链美食家vip
· 01-19 17:59
好的,所以這實際上就是將「農場到餐桌」的驗證原則應用到提示工程上……你是在跟我說重複查詢就像是讓區塊鏈確認批次號碼兩次一樣嗎?不過從21%到97%,那真的是一個風味輪廓的轉變,實在是實在。
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Liquidated_Larryvip
· 01-19 17:55
卧槽,問兩遍準確率從21飆到97?這不就是模型版的"重要事說三遍"嗎,笑死了
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MetaMaskVictimvip
· 01-19 17:41
哈?問兩遍就從21%飆到97%?這不就是對AI重複轟炸呗,跟我跟GPT吵架一樣管用
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