LLMExampleFunction

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LLMExampleFunction[{in1out1,in2out2,…}]

Few-Shotの例からLLMFunctionを作成する．

LLMExampleFunction[{in1,in2,…}{out1,out2,…}]

同じ結果を生成する．

LLMExampleFunction[{header,training}]

プロンプトの先頭に header を付ける．

LLMExampleFunction[prompting,form]

応答に適用するインタープリタ form を含める．

詳細とオプション

  • LLMExampleFunctionは，例のリストから動的にプロンプトを生成する大規模言語モデル(LLM)を使ったテキストの生成に使うことができる．
  • LLMExampleFunction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．
  • LLMExampleFunctionはLLMFunctionを返す．
  • LLMExampleFunctionはLLMFunctionの全オプションをサポートする．
  • InsertionFunctionTextString式の挿入前に適用する関数または形式
    CombinerFunctionStringJoinprompt 内の各部分を結合するために適用する関数
    AuthenticationAutomatic明示的なユーザIDとAPIキー
    LLMEvaluator$LLMEvaluator使用するLLMの設定
  • LLMEvaluatorは，LLMConfigurationオブジェクトまたは以下の任意のキーを持った連想に設定することができる．
  • "MaxTokens"生成するトークンの最大数
    "Model"ベースモデル
    "PromptDelimiter"プロンプト間に挿入する文字列
    "Prompts"初期プロンプト
    "StopTokens"生成を停止するトークン
    "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）
  • "Model"のゆうこな形式には以下が含まれる．
  • 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の次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
    "TopProbabilities"kAutomatic最も確率が高い k 個のクラス内だけでのサンプリング
    "TotalProbabilityCutoff"pAutomatic累積確率が最低 p の最も確率が高い選択肢の中のサンプリング（核サンプリング）
  • 次は，Authenticationの可能な値である．
  • Automatic認証スキームを自動的に選択する
    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とすると，関数はEnvironmentおよびSystemCredentialにある変数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．
  • LLMExampleFunction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

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例  (2)

小さい訓練集合からLLMFunctionを作成する：

関数で入力を評価する：

タスクを明確にし，インタープリタタイプを使用して出力文字列を処理する：

関数で入力を評価する：

スコープ  (3)

規則のリストとして例を指定する：

関数で入力を評価する：

タスクを明確にするためにプロンプトを先頭に追加する：

関数で入力を評価する：

出力を処理するインタープリタタイプを指定する：

関数で入力を評価する：

考えられる問題  (1)

一部の言語モデルは他の言語モデルよりも冗長である：

任意のプログラミング言語で回答を提供することもできる：

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

テキスト

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

CMS

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

APA

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

BibTeX

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BibLaTeX

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