WOLFRAM

LLMおよびAIの
研究者用
Wolframツール

Wolframテクノロジーは，LLM（大規模言語モデル）とAIの研究のための緊密に統合されたツールを提供します．分析，可視化，接続性等，Wolframの計算+知識の機能をすべて利用して，LLMとAIのシステムを体系的に調査，評価，強化することができます．LLM科学とAIシステムの動作と内部の仕組みに関する独自の洞察を得ることができます．

お問合せ

LLM，大規模推論モデル(LRM)，大規模概念モデル(LCM)，基盤モデル等との接続

LLM，LRM，LCM，データベース等，LLM対応パイプラインを構築するために必要なすべてのものにプログラムでアクセスできます．現実世界のデータ，コンテンツ生成，コード実行，分析，プレゼンテーションを1つにまとめたり，OpenAI，Anthropic，HuggingFace，arXiv等多数のサービスプロバイダに単一のフレームワークでアクセスしたりすることもできます．

自動化された科学計算のためのWolfram言語

多分野の科学計算を扱う最高のツールであるWolfram言語の計算力，抽象化，柔軟性，可読性を，LLMの人間のような直感と組み合せます．LLMを使用してAIの科学ワークフローを作成し，結果をモデル化したり，分析したり，レポートを作成したりします．

LLMのベンチマークと比較

さまざまなモデルやプロンプト手法の性能を比較し，最新の手法をテストする便利なツールがあります．Wolfram言語は，自動ベンチマークのための高レベルのコントロールを提供します．

検索拡張生成(RAG)のためのツール

ハルシネーションを避けるために，LLMに正確な情報を提供します．ベクトルデータベースの操作からサンドボックスコードの評価まで，プログラムまたはユーザインターフェースベースのLLMタスクをサポートするツールを使用，作成，共有します．

高レベルのLLM制御

Wolfram言語とLLMを組み合せることで，プログラムでプロンプトを作成したり，ペルソナを切り替えたり，結果を要約したり，あいまいなデータ集合を整理したりすることができます．複数のLLMの間，またはLLMとユーザの間のやり取りを制御するための柔軟なフレームワークが利用できます．

低レベルの解釈可能性

自分のAIツールを理解し，パラメータ分布，潜在空間の軌跡，ハイパーパラメータの変更がベンチマークタスクに与える影響を分析することができます．可視化と機械学習の解釈可能性を緊密に統合するWolfram言語を使うことで，AIを分かりやすく説明します．

意味的埋込み

テキストの意味的埋込みは，LLMの基盤となる重要なイノベーションです．Wolfram言語の強力な分析機能と可視化機能を使って，さまざまな埋込みと意味論的意味の関係を調べます．

計算ノートブックの統合

テキスト，コード，グラフィックス，カスタムのインタラクティブ要素を組み合せた計算ノートブックで，作業を整理して共有することができます．AIアシスタントを使うと，Wolfram言語コードやその他のノートブックコンテンツのサポートを含む，LLMへのインタラクティブなチャットベースのアクセスが可能です．

外部システムとの統合

一般的な外部言語と外部形式のサポートが組み込まれているため，既存のコードを基盤にして構築したり他のシステムを使用しているユーザと共同作業を行ったりすることができます。