Rekursive Prompts: Rekursion mit LLMs implementieren

Dieser Artikel untersucht einen neuartigen Ansatz zur Implementierung von Rekursion mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs). Durch die Erstellung eines rekursiven Prompts, der seinen internen Zustand iterativ aktualisiert, zeigt der Autor, wie ein LLM eine Folge von Prompts generieren kann, die zu einer Lösung konvergieren, was das Verhalten rekursiver Funktionen im Code widerspiegelt. Der Artikel verwendet die Fibonacci-Sequenz als Beispiel und zeigt, wie rekursive Prompts Berechnungen durchführen können. Er erörtert auch Herausforderungen wie die Behandlung von Ungenauigkeiten in der Ausgabe des LLM und die Nutzung der vorhandenen Wissensbasis des LLM, wobei Parallelen zur Art und Weise gezogen werden, wie Menschen Kopfrechnen mithilfe memorierter algebraischer und atomarer Regeln durchführen. Die Arbeit steht im Zusammenhang mit verwandten Forschungen wie ReAct und ACT-R und behandelt Strategien zur Minderung von Fehlern in den vom LLM generierten Ergebnissen.