Prompt-Umformulierung steigert die Leistung kleiner LLMs um über 20%

Jüngste Forschungsergebnisse zeigen, dass eine einfache Umformulierung von Prompts die Leistung kleiner Sprachmodelle deutlich verbessern kann. Die Forscher verwendeten den Tau²-Benchmark, um das GPT-5-mini-Modell zu testen und stellten fest, dass das Umschreiben von Prompts in klarere, strukturiertere Anweisungen die Erfolgsrate des Modells um über 20 % erhöhte. Dies liegt hauptsächlich daran, dass kleinere Modelle mit langen oder mehrdeutigen Anweisungen zu kämpfen haben, während klare, schrittweise Anweisungen das Schlussfolgern des Modells besser leiten. Diese Forschung zeigt, dass selbst kleinere Sprachmodelle durch geschicktes Prompt Engineering erhebliche Leistungsverbesserungen erzielen können und neue Wege für kostengünstige und effiziente KI-Anwendungen eröffnen.