Réécriture des invites : amélioration de plus de 20 % des performances des petits modèles LLM

Des recherches récentes montrent qu'une simple réécriture des invites peut améliorer considérablement les performances des petits modèles de langage. Les chercheurs ont utilisé le référentiel Tau² pour tester le modèle GPT-5-mini, découvrant qu'en réécrivant les invites sous forme d'instructions plus claires et plus structurées, le taux de réussite du modèle augmentait de plus de 20 %. Cela est principalement dû au fait que les petits modèles ont des difficultés avec les instructions longues ou ambiguës, tandis que des instructions claires et étape par étape guident mieux le raisonnement du modèle. Cette recherche montre que même les petits modèles de langage peuvent obtenir des améliorations significatives des performances grâce à une ingénierie astucieuse des invites, offrant de nouvelles voies pour des applications d'IA rentables et efficaces.