[柯基] Google Research 团队提出了一种极其简单却有效的提示词优化技术：重要的事说三遍！
arxiv上的论文题目为：Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs

论文发现在不使用推理功能时，简单地将 Prompt 复制粘贴一遍作为输入，就能提升各大主流模型性能。特别是查找任务（如 NameIndex，从列表中找第 N 个名字）中，提升效果极佳，Gemini 2.0 Flash-Lite 的准确率从 21.33% 飙升至 97.33% 。

原理可能是LLM 通常是因果语言模型，生成的 Token 无法注意到后面的 Token 。通过重复提示词，模型在处理第二遍输入时，可以对第一遍输入的所有 Token 进行注意力计算，从而模拟出类似“双向注意力”或“重读问题”的效果 。

一般任务说两遍就够了，重要的、难的任务说三遍会更好。
“重要的事说三遍”真有哲理……
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