Промпт-инжиниринг 2026: когда сложность проигрывает тупому повторению
Вы часами пишете идеальные промпты с цепочками мыслей, примерами и четкой структурой. А потом приходят исследователи и говорят: "Просто повторите инструкцию несколько раз". И это работает. Не просто работает, а дает прирост точности в 350% для некоторых задач. Звучит как шутка, но статья arXiv:2512.14982, опубликованная в декабре 2025 года, это подтверждает экспериментально.
Ключевой вывод исследования: для non-reasoning задач (поиск информации, извлечение фактов, классификация без сложных рассуждений) простое повторение инструкции в промпте 3-5 раз повышает точность Gemini 2.0 Flash-Lite и Llama 3.3 с 21% до 97% на бенчмарке NameIndex.
Что такое NameIndex и почему он важен
NameIndex — это специальный бенчмарк, созданный для проверки способности LLM работать с индексированными данными. Задача простая: дается список имен с индексами (например, "Алексей [7], Мария [12], Иван [3]") и вопрос типа "Каков индекс Марии?". Никаких сложных рассуждений, просто поиск в памяти. Казалось бы, тривиально. Но базовые промпты справляются лишь на 21%.
| Модель (версия на 04.02.2026) | Базовый промпт (точность) | Повторение 3 раза (точность) | Прирост |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.0 Flash-Lite | 21% | 97% | +362% |
| Llama 3.3 8B Instruct | 23% | 89% | +287% |
| Qwen3-32B Instruct | 34% | 92% | +171% |
Цифры говорят сами за себя. Особенно впечатляет результат для Gemini 2.0 Flash-Lite — последней облегченной версии от Google на начало 2026 года. Модель, оптимизированная для скорости, показывает почти идеальную точность после простейшей модификации промпта.
Как это работает? Механизм, который раздражает своей очевидностью
Авторы исследования предполагают несколько причин. Основная: повторение инструкции увеличивает ее "вес" в контекстном окне модели. Современные LLM, особенно архитектуры с вниманием, как в Llama 3.3 и Gemini 2.0, склонны уделять больше внимания информации, которая встречается чаще в промпте.
Вторая причина — снижение влияния шума. В длинном промпте с пользовательскими данными ключевая инструкция может "потеряться". Повторение выталкивает ее на первый план. Это особенно важно для non-reasoning задач, где модель не должна рассуждать, а должна четко следовать указанию.
Примеры: от провала к почти идеалу
Вот как выглядит типичный провал с базовым промптом:
Пользователь: Список: Алексей [7], Мария [12], Иван [3]. Каков индекс Марии?
Модель (Gemini 2.0 Flash-Lite, базовый промпт): Индекс Марии — 7.
(Неправильно! Должно быть 12)А теперь тот же запрос с повторением инструкции:
Пользователь: ВНИМАНИЕ: Вам нужно найти индекс указанного имени в списке. Вам нужно найти индекс указанного имени в списке. Вам нужно найти индекс указанного имени в списке.
Список: Алексей [7], Мария [12], Иван [3].
Вопрос: Каков индекс Марии?
Модель (Gemini 2.0 Flash-Lite): Индекс Марии — 12.
(Правильно!)Да, это выглядит глупо. Да, это нарушает все каноны "красивого" промпт-инжиниринга. Но это работает с дикой эффективностью. Особенно на локальных моделях, где каждый процент точности на счету.
Практический гайд: как применять технику повторения
1 Определите тип задачи
Техника работает для: поиска информации в тексте, извлечения фактов, простой классификации, парсинга структурированных данных. Не работает для: сложных рассуждений, математики, генерации творческого контента, многошаговых задач.
2 Сформулируйте ясную инструкцию
Не "обработай текст", а "извлеки все email-адреса из текста ниже". Не "проанализируй", а "определи тональность отзыва: позитивный, нейтральный или негативный". Чем конкретнее, тем лучше.
3 Повторите инструкцию 3-5 раз
Исследование показывает оптимальный диапазон. Меньше 3-х — эффект слабый. Больше 5-ти — начинает мешать, отнимая контекст. Просто скопируйте и вставьте ту же фразу. Не меняйте формулировки — это снижает эффект.
4 Разместите данные после инструкций
Сначала повторенные инструкции, потом данные, потом конкретный вопрос. Такая структура дает лучший результат, потому что модель сначала "настраивается" на задачу, а затем обрабатывает данные.
Готовый промпт-шаблон для ваших экспериментов
Вот универсальный шаблон, который можно адаптировать под любую non-reasoning задачу. Просто замените инструкцию и данные:
ИНСТРУКЦИЯ: [Ваша четкая инструкция здесь]. ИНСТРУКЦИЯ: [Ваша четкая инструкция здесь]. ИНСТРУКЦИЯ: [Ваша четкая инструкция здесь].
ДАННЫЕ ДЛЯ ОБРАБОТКИ:
[Ваши данные здесь]
ВОПРОС ИЛИ ЗАДАЧА:
[Конкретный вопрос или задача]Пример для извлечения телефонных номеров:
ИНСТРУКЦИЯ: Извлеки все телефонные номера из текста. ИНСТРУКЦИЯ: Извлеки все телефонные номера из текста. ИНСТРУКЦИЯ: Извлеки все телефонные новера из текста.
ДАННЫЕ ДЛЯ ОБРАБОТКИ:
Контактная информация: офис +7 (495) 123-45-67, мобильный 8-900-555-44-33, факс (495) 987-65-43.
ВОПРОС ИЛИ ЗАДАЧА:
Перечисли все найденные телефонные номера.Важный нюанс: техника особенно эффективна для квантованных моделей, запускаемых локально через llama.cpp или аналоги. Эти модели часто страдают от "потери внимания" в длинных контекстах. Повторение инструкции компенсирует этот недостаток. Если вы работаете с локальными моделями, этот хак должен быть в вашем арсенале.
Когда не стоит повторять промпт
Есть ситуации, где техника дает обратный эффект:
- Творческие задачи: генерация текстов, стихов, кода. Здесь повторение ограничивает креативность.
- Сложные цепочки рассуждений: математические доказательства, логические головоломки. Нужен контекст для промежуточных шагов.
- Диалоговые сценарии: когда важна естественность общения.
- Очень длинные контексты: если вы уже на пределе окна контекста (128K+ токенов), повторение отнимет место у данных.
Также техника плохо сочетается с некоторыми продвинутыми методами вроде few-shot обучения, где примеры важнее повторений.
Почему этот хак так бесит опытных инженеров
Потому что он ставит с ног на голову всю логику промпт-инжиниринга. Годы потрачены на разработку сложных техник: цепочек мыслей, реактивных промптов, семантического структурирования. А тут — просто повторить фразу три раза. И получить лучший результат.
Особенно обидно тем, кто оптимизирует промпты для продакшена, считая токены и выжимая каждый байт контекста. А потом оказывается, что "лишние" повторения дают больший эффект, чем вся их оптимизация.
Но факт остается фактом: на 04.02.2026 это один из самых эффективных и недооцененных хаков для non-reasoning задач. Особенно в свете выхода новых моделей вроде Gemini 2.0 Flash-Lite и обновлений Llama 3.3, которые показывают стабильный рост на этой технике.
Что будет дальше? Прогноз на 2026-2027
Скорее всего, разработчики моделей начнут "бороться" с этим эффектом. Уже сейчас в некоторых API есть скрытые механизмы нормализации повторяющихся инструкций. Но для локальных моделей, особенно open-source, техника останется актуальной.
Мой прогноз: к середине 2026 года появятся специализированные библиотеки промпт-инжиниринга, которые будут автоматически определять тип задачи и применять повторение инструкций там, где это работает. А пока — просто копируйте и вставляйте. Глупо, но эффективно.
Попробуйте сегодня на своей задаче. Возьмите любую локальную модель, дайте ей простую задачу на извлечение информации, и сравните результаты с базовым промптом и с повторением. Разница вас удивит. И разозлит. Потому что все гениальное должно быть сложным, верно? Оказывается, нет.
