Copiar tu mensaje dos veces: probé el truco del '+76%' y encontré la verdad
Google/DeepMind
Un truco viral afirma que duplicar tu mensaje a un modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) mejora la precisión en un 76%. Al probar esto en 3360 consultas en varios modelos Gemini, descubrí que el efecto es real pero limitado: corrige una falla específica de los modelos sin razonamiento con listas largas, no un aumento general de inteligencia. El famoso +76% es una prueba de estrés única, y los modelos de razonamiento modernos son inmunes a este truco.
El autor probó un truco viral de duplicación de prompts referenciado a un preprint de Google Research 'Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs'. En el original, duplicar el prompt ayudó a los modelos no razonadores en 47 de 70 comparaciones, con la cifra del +76% proveniente de una única prueba de estrés en Gemini 2.0 Flash-Lite, que desde entonces ha sido descontinuado. El autor realizó su propio experimento: 3360 consultas, 1,48 dólares, en gemini-2.5-flash-lite (razonamiento desactivado) y gemini-3.5-flash-lite (pensamiento mínimo y alto). En la suite de estrés (tareas NameIndex y MiddleMatch), duplicar el prompt mejoró la precisión en +38,8 puntos porcentuales en el modelo 2.5, replicando el efecto original, pero no tuvo efecto en tareas cotidianas. Una tercera copia añadió solo +5 puntos porcentuales, y agregar un marcador como 'Repeat:' no hizo ninguna diferencia. En el modelo 3.5 con pensamiento mínimo, el efecto persistió (+36,3 puntos porcentuales), pero con pensamiento alto, la precisión ya era del 100% con ambos prompts. El truco también estabilizó un modelo que de otro modo era no determinista. Sin embargo, el autor señala que el truco específicamente corrige lapsos de atención en listas largas, no problemas de aritmética u otros déficits de razonamiento, y aconseja precaución: los resultados se limitan a identificadores de modelo y fechas específicos, y el conjunto de datos es autoconstruido.
Fuente: Habr — хаб ИИ —
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