prompt-repetition
LLMの精度向上を実現するプロンプト反復技法です。70個のベンチマークテストのうち67%(47/70)において有意な性能向上を達成しています。軽量モデル(haiku、flash、mini)では自動的に適用されます。
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LLM 정확도 향상을 위한 프롬프트 반복 기법. 70개 벤치마크 중 67%(47/70)에서 유의미한 성능 향상 달성. 경량 모델(haiku, flash, mini)에서 자동 적용.
SKILL.md 本文
プロンプト反復
解決する問題
LLMは因果言語モデルとして学習されており、各トークンが前のトークンのみを参照します。これにより以下の問題が生じます:
- コンテキスト-質問問題: コンテキスト処理時に質問を知ることができない
- 選択肢ファースト択一式問題: 選択肢を見るとき、質問の文脈を完全に理解できない
- 位置/インデックス問題: 長いリストで特定の位置情報に対する注意機構の重みが弱まる
プロンプト反復により、2番目のパスで1番目のパス全体を参照できるようになり、双方向注意の一部の利点を模倣する効果が得られます。
このスキルを使用する場合
- 軽量モデル使用時: claude-haiku、gemini-flash、gpt-4o-mini など
- 選択肢ファースト択一式問題: 選択肢が質問より先に出現する多肢選択問題
- コンテキスト+質問: 長いコンテキストから特定情報を検索
- インデックス/位置タスク: インベントリ、リストで位置ベースのクエリ
- NPCダイアログ: ゲームAIキャラクターの一貫性維持
- 非推論タスク: Chain-of-Thoughtを使用しないタスク
動作原理
既存の因果注
...
詳細情報
- 作者
- diegosouzapw
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/3/2
Source: https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill / ライセンス: unknown
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