WOLFRAM

Wolfram言語 ＆ システム ドキュメントセンター
Wolfram言語ホームページ »

LLMSynthesize
✖
LLMSynthesize

[実験的]
この機能には次が必要です：LLMアクセス »

✖
LLMSynthesize[prompt]

入力 prompt に従ってテキストを生成する．

✖
LLMSynthesize[{prompt1,…}]

複数の promptiを結合する．

✖
LLMSynthesize[…,prop]

生成されたテキストの指定された特性を返す．

詳細とオプション

  • LLMSynthesizeは，大規模言語モデル(LLM)を使い，プロンプトで指定された指示に従ってテキストを生成する．この関数は，’コンテンツの作成，文の完成，情報の抽出等ができる．
  • LLMSynthesizeは，外部サービスの認証，請求，インターネット接続を必要とする．
  • 以下は，prompt の可能な値である．
  • "text"静的テキスト
    LLMPrompt["name"]リポジトリプロンプト
    StringTemplate[…]テンプレートテキスト
    TemplateObject[…]プロンプト作成用テンプレート
    Image[…]画像
    {prompt1,…}プロンプトのリスト
  • テンプレートオブジェクトはTemplateObject[…][]を介して自動的に文字列に変換される．
  • TemplateObjectで作成したプロンプトにはテキストと画像を入れることができる．
  • すべてのLLMが画像入力をサポートする訳ではない．
  • 次は，prop のサポートされている値である．
  • "CompletionText"LLMからのテキストによる答
    "CompletionToolsText"ツールとのインタラクションを含んだテキストによる答
    "FullText""History"の文字列表現
    "History"プロンプトと完成文を含む完全な履歴
    "Prompt"LLMに送信されたコンテンツ
    "PromptText""Prompt"の文字列表現
    "ToolRequests"LLMToolRequestオブジェクトのリスト
    "ToolResponses"LLMToolResponseオブジェクトのリスト
    "Usage"使用法のトークン
    {prop1,prop2,…}複数の特性
    Allすべての特性
  • "FullTextAnnotations"，"ToolRequests"および"ToolResponses"は{start,end}val の形式の要素を含む連想を返す．ただし，val はオブジェクトを参照し，start と end は文字列の範囲を参照する．val は"FullText"で指定される．
  • 次は，指定可能なオプションである．
  • Authentication Automatic明示的なユーザIDとAPIキー
    LLMEvaluator $LLMEvaluator使用するLLM設定
    ProgressReporting$ProgressReporting計算の進捗状況の報告方法
  • LLMEvaluatorは，LLMConfigurationオブジェクトまたは以下のキーの任意のものを含む連想に設定できる．
  • "MaxTokens"生成するトークンの最大数
    "Model"ベースモデル
    "PromptDelimiter"プロンプト間に使用するデリミタ
    "Prompts"初期プロンプトまたはLLMPromptGeneratorオブジェクト
    "StopTokens"生成を止めるトークン
    "Temperature"サンプリング温度
    "ToolMethod"ツールの呼出しに使用するメソッド
    "Tools"使用可能にするLLMToolオブジェクトのリスト
    "TopProbabilities"サンプリングクラスのカットオフ
    "TotalProbabilityCutoff"サンプリング確率のカットオフ（核サンプリング）
  • 次は，"Model"の有効な形式である．
  • 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
  • タスクの可能な値には"Chat"と"Completion"がある．
  • 生成されたテキストは，配布物からサンプリングされる．サンプリングの詳細は，LLMEvaluatorの以下の特性で指定できる．
  • "Temperature"tAutomatic正の温度 t を使ったサンプリング
    "TopProbabilities"kAutomatic最もありそうな k 個のクラスのみからのサンプリング
    "TotalProbabilityCutoff"pAutomatic最低でも p の累積確率を持つ最もありそうな選択肢からのサンプリング（核サンプリング）
  • これらのパラメータの値Automaticには，指定された"Model"のデフォルト値が使われる．
  • LLMEvaluatorの"Prompts"特性で指定されたプロンプトは，タスクが"Chat"の場合はロール（役割）が"System"に設定されて入力 prompt の前に加えられる．
  • 複数のプロンプトはLLMEvaluatorの"PromptDelimiter"特性で分離される．
  • 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環境変数のキーをチェックする
    SystemCredentialシステム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とSystemCredentialの変数ToUpperCase[service]<>"_API_KEY"をチェックする．それ以外の場合はServiceConnect[service]が使われる．
  • Authenticationassoc の assoc は以下のキーを含むことができる．
  • "ID"ユーザID
    "APIKey"認証に使われるAPIキー
  • LLMSynthesizeは機械学習を使う．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異なることがあり，与えられる結果も異なる可能性がある．

例題

すべて開くすべて閉じる

例  (3)基本的な使用例

簡単な説明に基づいてテキストを合成する：

In[7]:=7
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-lz6yo2
Out[45]=45

質問する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-c7ctgb
Out[1]=1

LLMのフルコンテキストを返す：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-8as0rc
Out[1]=1

スコープ  (3)標準的な使用例のスコープの概要

プロンプトに基づいてテキストを合成する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-sjy5e6
Out[1]=1

テキストと画像があるプロンプトを使う：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-h0m2sv
Out[1]=1

返す特性を指定する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-4uo94
Out[1]=1

オプション  (8)各オプションの一般的な値と機能

Authentication  (4)

APIに認証キーを与える：

In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-hjhy5v
Out[2]=2

ユーザIDとAPIキーの両方を与える：

In[4]:=4
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-26n13x
Out[4]=4

オペレーティングシステムのキーチェーンを使ってAPIキーを格納する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-bdfisk

システムのキーチェーンでキーを探す：

In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-cntmim
Out[2]=2

APIキーを環境変数に格納する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-wra5l

システム環境でキーを探す：

In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-fy6sex
Out[2]=2

サービスオブジェクトを介して認証する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-f8oogn
In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-gdu4z5
In[3]:=3
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-hae6g6
Out[3]=3

LLMEvaluator  (4)

デフォルトで，テキストの生成は中止トークンが生成されるまで続く：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-4deaiq
Out[1]=1

生成するサンプル（トークン）の数を制限する：

In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-d6g3qu
Out[2]=2

温度0でサンプリングが実行されるように指定する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-dtptgp
Out[1]=1

より多くのバリエーションが生成されるようにより高い温度を指定する：

In[2]:=2
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-r3p372
Out[2]=2

分布を切り捨てる前に最大累積確率を指定する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-grgwys
Out[1]=1

生成に使用するサービスとモデルを指定する：

In[1]:=1
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-jpl8jr
Out[1]=1

アプリケーション  (1)この関数で解くことのできる問題の例

プログラムを使ってプロンプトを構築する関数を定義する：

In[15]:=15
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-ix53r4

これを使って自然言語の同義語生成器を作成する：

In[21]:=21
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-1q6hms
Out[21]=21

これを一連の引数に適用する：

In[22]:=22
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-w1rpr9
Out[22]=22

考えられる問題  (1)よく起る問題と予期しない動作

テキスト生成が文字による指示に従う保証はない：

In[23]:=23
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-ruf2k1
Out[23]=23
In[24]:=24
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-7vi000
Out[24]=24

正確な計算には厳密な算術を使う：

In[42]:=42
✖
https://wolfram.com/xid/0mle7tobhd6u-odvxzz
Out[42]=42
Wolfram Research (2023), LLMSynthesize, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesize.html （2025年に更新）.
✖
Wolfram Research (2023), LLMSynthesize, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesize.html （2025年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2023), LLMSynthesize, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesize.html （2025年に更新）.

✖
Wolfram Research (2023), LLMSynthesize, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesize.html （2025年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2023. "LLMSynthesize." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2025. https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesize.html.

✖
Wolfram Language. 2023. "LLMSynthesize." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2025. https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesize.html.

APA

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

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

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2025_llmsynthesize, author="Wolfram Research", title="{LLMSynthesize}", year="2025", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesize.html}", note=[Accessed: 02-April-2025 ]}

✖
@misc{reference.wolfram_2025_llmsynthesize, author="Wolfram Research", title="{LLMSynthesize}", year="2025", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesize.html}", note=[Accessed: 02-April-2025 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2025_llmsynthesize, organization={Wolfram Research}, title={LLMSynthesize}, year={2025}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesize.html}, note=[Accessed: 02-April-2025 ]}

✖
@online{reference.wolfram_2025_llmsynthesize, organization={Wolfram Research}, title={LLMSynthesize}, year={2025}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesize.html}, note=[Accessed: 02-April-2025 ]}