再帰的プロンプト：LLMによる再帰の実装

この記事では、大規模言語モデル（LLM）を用いた再帰の実装に関する新しいアプローチを探求しています。内部状態を繰り返し更新する再帰的なプロンプトを作成することで、LLMが解に収束する一連のプロンプトを生成できることを示し、コードにおける再帰関数の動作を反映しています。フィボナッチ数列を例に、再帰的プロンプトによる計算方法を示し、LLMの出力が不正確になることや、LLMの既存の知識ベースを活用すること、人間が暗算を行う際に記憶された代数的および原子的なルールを使用する方法との類似点を議論しています。この研究は、ReActやACT-Rなどの関連研究と関連しており、LLMが生成した結果におけるエラーを軽減するための戦略にも取り組んでいます。