Tổng hợp lời nhắc là phương pháp kết hợp nhiều lời nhắc khác nhau và tạo ra kết quả cho cùng một nhiệm vụ, đồng thời tăng độ chính xác thông qua biểu quyết và tích hợp theo đa số.
Tổng hợp lời nhắc là một phương pháp trong đó nhiều lời nhắc với các cụm từ, cài đặt vai trò và định dạng đầu ra khác nhau được gửi tới LLM mà không dựa vào một lời nhắc nào và kết quả là nhiều đầu ra được thống nhất thông qua bỏ phiếu đa số, chấm điểm, tích hợp tóm tắt, v.v. Ngoài việc bỏ phiếu đa số đơn giản, phương pháp LLM-với tư cách là một thẩm phán, sử dụng một LLM khác làm thẩm phán và phương pháp LLM-với tư cách là một thẩm phán, kết hợp các đầu ra của nhiều mô hình, cũng được sử dụng rộng rãi. Mặc dù được kỳ vọng sẽ có tác dụng ngăn chặn ảo giác và biến động đầu ra, nhưng trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, số lượng cuộc gọi sẽ tăng tuyến tính theo số lượng lời nhắc x số lượng mô hình, do đó chi phí và độ trễ tăng lên có thể sẽ trở thành những cạm bẫy lớn nhất trong lĩnh vực này. Nói chung, có vẻ như các thiết kế sẽ được chọn trong lĩnh vực giữ thiết kế ở một nhóm nhỏ từ 3 đến 5 lời nhắc và để logic tích hợp cho một mô hình dựa trên quy tắc nhẹ hoặc một mô hình nhỏ hiệu quả về chi phí. Nếu tất cả các quy trình được tích hợp vào một mô hình quy mô lớn đắt tiền thì hiệu quả về mặt chi phí có thể bị mất, vì vậy điều quan trọng là phải quyết định chỉ áp dụng nó cho những lĩnh vực cần độ chính xác.