プロンプトの書き換えで小型LLMの性能が20％以上向上

最近の研究によると、プロンプトの簡単な書き換えによって、小型言語モデルのパフォーマンスを大幅に向上させることができることが示されています。研究者たちはTau²ベンチマークフレームワークを使用してGPT-5-miniモデルをテストし、プロンプトをより明確で構造化された指示に書き換えることで、モデルの成功率が20％以上向上することを発見しました。これは主に、小型モデルが冗長で曖昧な指示の処理に苦労する一方、明確なステップバイステップの指示の方がモデルの推論を効果的に導くためです。この研究は、巧みなプロンプトエンジニアリングによって、小型言語モデルでもパフォーマンスを大幅に向上させることができ、コスト効率が高く効率的なAIアプリケーションへの新たな道を開くことを示しています。