LLMSynthesizeSubmit

LLMSynthesizeSubmit[prompt]

入力 prompt に従ってテキストを非同期的に生成する．

LLMSynthesizeSubmit[{prompt1,…}]

複数の promptiを組み合せる．

詳細とオプション

  • LLMSynthesizeSubmitは，大規模言語モデル(LLM)を使い，プロンプトの指示に従ってテキストを非同期的に生成する．コンテンツ，完全な文，抽出された情報等を作成することができる．
  • LLMSynthesizeSubmit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．
  • 次は，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[…]プロンプト作成用のテンプレート
    Image[…]静的画像（すべてのLLMがサポートする訳ではない）
    {prompt1,…}プロンプトのリスト
  • prompt の静的コンテンツの曖昧さは明示的な連想シンタックスを使って解消できる．
  • <|"Type""Text","Data"data|>明示的なテキスト部分
    <|"Type""Image","Data"data|>明示的な画像部分（File[…]オブジェクトをサポートする）
  • テンプレートオブジェクトは，TemplateObject[…][]によって自動的に文字列に変換される．
  • TemplateObjectで作成されたプロンプトはテキストと画像を含むことがある．
  • LLMSynthesizeSubmitはTaskObject[…]を返す．
  • 次は，指定可能なオプションである．
  • Authentication Inherited明示的なユーザIDとAPIキー
    HandlerFunctions生成されたイベントの処理方法
    HandlerFunctionsKeysAutomaticハンドラ関数に渡すパラメータ
    LLMEvaluator Inherited使用するLLM設定
  • LLMSynthesizeSubmitの非同期実行の間にイベントが生成されることがある．
  • 次は，LLMによってトリガされるイベントである．
  • "ContentChunkReceived"受信したメッセージのコンテンツの増分
    "StoppingReasonReceived"受信した生成を停止する理由
    "MetadataReceived"受信したその他のメタデータ
    "ToolRequestReceived"受信したLLMToolRequest[…]
    "UsageInformationReceived"受信した使用情報の増分
  • 次は，ローカルの処理でトリガされるイベントである．
  • "CompletionGenerated"補完が生成された
    "ToolResponseGenerated"LLMToolResponse[…]が生成された
  • 以下は，タスクフレームワークによってトリガされるイベントである．
  • "FailureOccurred"計算中に失敗が生成された
    "TaskFinished"タスクは完全に終了した
    "TaskRemoved"タスクは削除されつつある
    "TaskStarted"タスクが開始された
    "TaskStatusChanged"タスクのステータスが変わった
  • HandlerFunctionsf は，すべてのイベントに f を使う．
  • HandlerFunctions-><|…,"eventi"->fi,…|>の指定のとき，fi[assoc]は eventiが生成されるたびに評価される．assoc の要素はHandlerFunctionsKeysの設定で指定されたキーを持つ．
  • 次は，HandlerFunctionsKeysによる可能なキー指定である．
  • "CompletionText"LLMからのテキストによる答
    "CompletionToolsText"ツールのインタラクションを含むテキストによる答
    "ContentChunk"メッセージの部分
    "EventName"処理されているイベント名
    "Failure"タスクが失敗したときに生成される失敗オブジェクト
    "FullText""History"の文字列表現
    "History"プロンプトと完了を含む完全な履歴
    "Model"メッセージの生成に使われるモデル
    "Prompt"LLMに送信されたコンテンツ
    "PromptText""Prompt"の文字列表現
    "StoppingReason"生成が中止された理由
    "Task"LLMSynthesizeSubmitによって生成されたタスクオブジェクト
    "TaskStatus"タスクのステータス
    "ToolRequest"最後に生成されたLLMToolRequest[…]
    "Timestamp"メッセージのタイムスタンプ
    "ToolRequests"LLMToolRequestオブジェクトのリスト
    "ToolResponse"最後に生成されたLLMToolResponse[…]
    "ToolResponses"LLMToolResponseオブジェクトのリスト
    "Usage"トークンの使用量
    "UsageIncrement"トークン使用量のアップデート
    {key1,…}キーのリスト
    Allすべてのキー
    AutomaticHandlerFunctionsからキーを割り出す
  • まだ受け取られていない値はMissing["NotAvailable"]として与えられる．
  • LLMEvaluatorはLLMConfigurationオブジェクトあるいは以下の任意のキー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"プロンプト間に挿入する文字列
    "Prompts"初期プロンプトあるいはLLMPromptGeneratorオブジェクト
    "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）
  • 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|>完全に指定されたモデル
  • 複数のプロンプトは"PromptDelimiter"特性によって分離される．
  • 生成される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
    "TopProbabilities"kAutomatic最も高い k 個の確率クラスだけからサンプリングされる
    "TotalProbabilityCutoff"pAutomatic累積確率が少なくとも p の最も可能性が高い選択肢からサンプリングされる（核サンプリング）
  • これらのパラメータのAutomatic値は，指定された"Model"のデフォルトを使う．
  • 次は，"ToolMethod"の可能な値である．
  • "Service"service のツール構造に依存する
    "Textual"プロンプトに基づいたツール呼出しを使う
  • 次は，Authenticationの可能な値である．
  • Automatic認証方法を自動的に選択する
    Environment環境変数中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情報を継承する
    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内の変数ToUpperCase[service]<>"_API_KEY" をチェックする．それ以外の場合はServiceConnect[service]を使う．
  • Authenticationassoc の assoc は次のキーを含むことができる．
  • "ID"ユーザID
    "APIKey"認証に使用するAPIキー
  • LLMSynthesizeSubmitは機械学習を使用する．その訓練集合とメソッドは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)

非同期のテキスト生成タスクを開始する：

生成されたテキストを検査する：

単純なプロンプトを使って生成されたテキストを動的に取り出す：

全生成ステップを表示する：

スコープ  (3)

プロンプトに基づいてテキストを合成する：

生成されたテキストを調べる：

テキストと画像の両方をプロンプトに使う：

生成されたテキストを調べる：

異なる特性を返すように指定する：

プロンプトと補完の両方を調べる：

オプション  (8)

Authentication  (4)

APIの認証キーを与える：

ユーザIDとAPIキーの両方を与える：

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：

システムのキーチェーンにキーを探す：

APIキーを環境変数に格納する：

システム環境にキーを探す：

サービスオブジェクトを介して認証する：

LLMEvaluator  (4)

デフォルトで，テキスト生成は終了トークンが生成されるまで続く：

生成されるサンプル（トークン）の量を制限する：

サンプリングは零度で行うように指定する：

生成されるものにより変化があるように高い温度を指定する：

分布を切断する前に最大累積確率を指定する：

生成に使うサービスとモデルを指定する：

考えられる問題  (2)

テキスト生成が指示に文字通り従うとは保証されない：

正確な計算に厳密な算術を使う：

失敗は，キャッチされなければ通知されない：

補完を調べる：

潜在的な失敗をチェックする：

Wolfram Research (2025), LLMSynthesizeSubmit, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesizeSubmit.html.

テキスト

Wolfram Research (2025), LLMSynthesizeSubmit, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesizeSubmit.html.

CMS

Wolfram Language. 2025. "LLMSynthesizeSubmit." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesizeSubmit.html.

APA

Wolfram Language. (2025). LLMSynthesizeSubmit. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMSynthesizeSubmit.html

BibTeX

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