Konsep prompt LLM rekursif, yang berasal setidaknya sejak April 2023, telah berkembang dari eksplorasi akademis menjadi teknik fundamental di balik beberapa produk AI komersial. Seperti yang dibahas komunitas, kita menyaksikan transformasi ide-ide teoretis menjadi aplikasi praktis dengan kecepatan yang luar biasa.
Dari Teori ke Praktik
Apa yang dimulai sebagai pendekatan eksperimental untuk mengimplementasikan rekursi menggunakan bahasa Inggris sebagai bahasa pemrograman dan LLM sebagai lingkungan runtime kini telah menjadi bagian integral dari sistem AI modern. Teknik ini melibatkan pembuatan prompt yang menghasilkan versi yang sedikit diperbarui dari dirinya sendiri, secara efektif mempertahankan status antara iterasi sambil bekerja menuju solusi. Seperti yang dicatat oleh salah satu komentator:
Saya melihat ini sama seperti loop penalaran. Ini adalah pendekatan yang saya gunakan untuk dengan cepat membuat kode loop penalaran semu pada proyek lokal. Seseorang telah bertanya di thread lain bagaimana saya bisa membuat LLM menghasilkan seluruh buku, ya, seperti ini.
Aplikasi praktis ini menyoroti bagaimana prompt rekursif telah bergerak melampaui minat teoretis untuk menjadi teknik pengembangan yang nyata.
 |
|---|
| Antarmuka ini mencontohkan bagaimana recursive prompting dapat secara efektif menyelesaikan masalah matematika melalui penalaran terstruktur |
Adopsi Komersial dan Ekonomi Token
Diskusi komunitas mengungkapkan dimensi ekonomi yang menarik dari prompt rekursif. Beberapa komentator menunjukkan bahwa perusahaan AI memiliki insentif finansial yang kuat untuk mempromosikan pendekatan berbasis agen dan alat yang memanfaatkan prompt rekursif, karena secara signifikan meningkatkan penggunaan token. Apa yang dapat diselesaikan dalam satu prompt dan beberapa ratus token sering kali menjadi lusinan prompt dan ribuan token ketika diimplementasikan sebagai sistem rekursif.
Pengamatan ini datang pada waktu yang sangat relevan, dengan komentator mencatat bahwa OpenAI baru meluncurkan o1 (sistem berbasis agen mereka) pada September 2024, meskipun ide-ide ini telah dieksplorasi selama bertahun-tahun. Kesenjangan antara pengembangan konsep dan implementasi komersial menunjukkan betapa cepatnya bidang ini berkembang.
Konsep Kunci dalam Prompting LLM Rekursif
- Mekanisme Dasar: Prompt yang menghasilkan versi yang diperbarui dari dirinya sendiri
- Manajemen Status: Mempertahankan variabel di seluruh iterasi
- Aplikasi: Pemecahan masalah, pembuatan konten (buku, dll.)
- Contoh Komersial: Alat seperti Cursor, o1 milik OpenAI (diluncurkan September 2024)
- Konteks Historis: Implementasi pertama yang didokumentasikan setidaknya sejak April 2023
- Faktor Ekonomi: Meningkatkan penggunaan token dibandingkan dengan pendekatan prompt tunggal
Keterbatasan dan Alternatif
Terlepas dari antusiasme, komunitas tetap pragmatis tentang keterbatasan penggunaan LLM untuk tugas-tugas tertentu. Masalah matematika dan pekerjaan sitasi, misalnya, sering disorot sebagai area di mana perangkat lunak yang dibuat khusus mungkin lebih efisien daripada pendekatan berbasis LLM. Perspektif praktis ini menunjukkan bahwa meskipun prompt rekursif membuka kemungkinan baru, itu tidak selalu menjadi solusi optimal.
Diskusi juga menyentuh konsep yang lebih eksperimental, seperti membuat quine LLM (program yang mereplikasi diri) dan membuktikan bahwa LLM yang diiterasi bersifat Turing complete, menunjukkan bahwa eksplorasi teoretis dari teknik-teknik ini terus berlanjut bersama dengan aplikasi komersial mereka.
Saat teknik prompt rekursif berkembang dari keingintahuan akademis menjadi produk komersial, kita menyaksikan implementasi praktis dari ide-ide yang tampaknya murni teoretis hanya dua tahun yang lalu. Kecepatan evolusi ini menggarisbawahi betapa cepatnya kemampuan AI berkembang dan dimonetisasi, bahkan ketika para peneliti terus mengeksplorasi batas teoretis dan aplikasi praktisnya.
Referensi: Recursive LLM prompts
 |
|---|
| Output terminal ini menampilkan hasil numerik yang mungkin muncul dalam eksperimen dengan LLM, menyoroti batasan praktis dari model-model tersebut dalam tugas matematika |