LLMResourceFunction

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LLMResourceFunction["name"]

指定の名前のLLMFunctionを取り出す．

LLMResourceFunction[loc]

指定の場所からLLMFunctionをインポートする．

LLMResourceFunction[…][params]

指定のLLMFunctionをパラメータ params に適用する．

詳細とオプション

  • LLMResourceFunctionは，ローカルに保存された，あるいはクラウドやWolfram Prompt Repositoryに保存されているリソースを取り出すことができる．
  • LLMResourceFunctionには，外部サービスの認証，請求，インターネット接続が必要である．
  • LLMResourceFunction["name"]の名前は，パブリックリポジトリに公開されている，ResourceRegisterを使って登録されている，あるいは定義ノートブックからそれまでに配備されたものでなければならない．
  • LLMResourceFunction[loc]は，LocalObjectやCloudObjectを含む，それまでのプロンプトリソース配備の場所を受け入れる．
  • LLMResourceFunctionによって返されたLLMFunctionは，プロンプトだけでなく解釈と構成設定も含むことができる．LLMPromptを使って直接プロンプトにアクセスする．
  • LLMResourceFunctionは次のオプションをサポートする．
  • AuthenticationAutomatic明示的なユーザIDとAPIキー
    LLMEvaluator $LLMEvaluator使用するLLM設定
  • LLMEvaluatorは，LLMConfigurationオブジェクトまたは以下の任意のキーを持つ連想に設定することができる．
  • "Model"ベースモデル
    "Temperature"サンプリング温度
    "TotalProbabilityCutoff"サンプリング確率のカットオフ（核サンプリング）
    "Prompts"プロンプト
    "PromptDelimiter"プロンプト間に使うデリミタ
    "StopTokens"生成を中止するトークン
    "Tools"使用するLLMToolオブジェクトのリスト
    "ToolPrompt"ツールの形式を指定するプロンプト
    "ToolRequestParser"ツールのリクエストをパースする関数
    "ToolResponseString"ツールの応答を直列化する関数
  • "Model"の有効な形式には以下がある．
  • name名前付きのモデル
    {service,name}service からの名前付きのモデル
    <|"Service"service,"Name"name,"Task"task|>完全に指定されたモデル
  • 生成されたテキストは分布からサンプリングされる．サンプリングの詳細はLLMEvaluatorの以下の特性を使って指定できる．
  • "Temperature"tAutomatic正の温度 t を使ったサンプリング
    "TopProbabilityCutoff"pAutomatic少なくとも p の累積確率で最も可能性の高い選択肢の中からサンプリングする (核サンプリング)
  • "Temperature"Automaticという設定はLLMFunction内で温度0度に解決される．
  • 複数のプロンプトはLLMEvaluatorの"PromptDelimiter"特性によって分離される．
  • 次は，Authenticationの可能な値である．
  • Automatic認証スキームを自動選択する
    Environment環境変数内のキーをチェックする
    SystemCredentialシステムのキーチェーンのキーをチェックする
    ServiceObject[…]サービスオブジェクトから認証を継承する
    assoc明示的なキーとユーザIDを与える
  • AuthenticationAutomaticのとき，関数はEnvironmentおよびSystemCredential内の変数"OPENAI_API_KEY"をチェックする．それ以外の場合はServiceConnect["OpenAI"]を使う．
  • Authenticationassoc を使うときの assoc は以下のキーを含むことができる．
  • "ID"ユーザID
    "APIKey"認証に使われたAPIキー
  • LLMFunctionは機械学習を使用する．含まれるメソッド，訓練集合，バイアスは，Wolfram言語のバージョンによって変化することがあり，結果として与えられる結果も異なることがある．

例題

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例  (2)

Wolfram Prompt RepositoryからLLMFunctionを取り出す：

すぐにプロンプトを使う：

スコープ  (1)

ResourceObjectからプロンプトを取り出す：

オプション  (1)

LLMEvaluator  (1)

デフォルトの評価器の場合，LLMResourceFunctionは温度0度を使い，通常は同じ入力に対して同じ結果を返す：

よりランダムな結果を生成するために，LLMEvaluatorオプションを使って非零の温度を設定する：

Wolfram Research (2023), LLMResourceFunction, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMResourceFunction.html.

テキスト

Wolfram Research (2023), LLMResourceFunction, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMResourceFunction.html.

CMS

Wolfram Language. 2023. "LLMResourceFunction." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMResourceFunction.html.

APA

Wolfram Language. (2023). LLMResourceFunction. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMResourceFunction.html

BibTeX

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BibLaTeX

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