WOLFRAM

LLM 및 AI 연구원을 위한Wolfram 도구

Wolfram 기술 스택은 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 연구를 위한 긴밀하게 통합된 도구를 제공합니다. 분석, 시각화, 연결성 등 Wolfram의 계산+지식의 모든 기능을 이용하여 LLM과 AI 시스템을 체계적으로 탐색, 벤치마킹 및 강화할 수 있습니다. LLM 과학, AI 시스템의 동작 및 내부 작동 방식에 대한 고유한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

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LLM, LRM, LCM, 파운데이션 모델 등과의 연결

대규모 언어 모델 (LLM), 대규모 추론 모델 (LRM), 대규모 개념 모델 (LCM), 데이터베이스 등 LLM 지원 파이프라인을 구축하는 데 필요한 모든 것에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있습니다. 현실 세계의 데이터, 컨텐츠 생성, 코드 실행, 분석, 프레젠테이션을 하나로 정리하거나 OpenAI, Anthropic, HuggingFace, arXiv 등 다수의 서비스 제공업체에 단일 프레임워크로 접근할 수 있습니다.

자동화된 과학 계산을 위한 Wolfram 언어

다분야의 과학 계산을 다루는 최고의 도구인 Wolfram 언어의 계산 능력, 추상화, 유연성, 가독성을 LLM의 인간과 같은 직감과 결합합니다. LLM을 사용하여 AI의 과학 작업 흐름을 작성하고 결과를 모델링하고 분석하며 보고서를 작성합니다.

LLM 벤치마크와 비교

다양한 모델과 프롬프트 기법의 성능을 비교하고 최신 기법을 테스트하려면 편리한 도구를 사용합니다. Wolfram 언어는 자동 벤치마킹을 위한 고급 제어 기능을 제공합니다.

검색 증강 생성 (RAG) 도구

환각을 피하기 위해 LLM에 정확한 정보를 제공합니다. 벡터 데이터베이스 작업에서 샌드박스 코드 평가까지 프로그래밍 방식 또는 사용자 인터페이스 기반의 LLM 작업을 지원하는 도구를 사용, 생성 및 공유합니다.

고급 LLM 제어

Wolfram 언어와 LLM을 결합하면 프로그램에서 프롬프트를 만들고, 페르소나를 전환하고, 결과를 요약하고, 모호한 데이터 집합을 정리할 수 있습니다. 여러 LLM 간 또는 LLM과 사용자 간의 상호 작용을 제어하는 유연한 프레임 워크를 사용할 수 있습니다.

저수준의 해석 가능성

자신의 AI 도구를 이해하고 매개변수 분포, 잠재공간의 궤적, 하이퍼파라미터의 변경이 벤치마크 태스크에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 시각화와 기계 학습의 해석 가능성을 긴밀하게 통합하는 Wolfram 언어를 사용하여 AI를 알기 쉽게 설명합니다.

의미 내장

텍스트의 의미적 임베딩은 LLM의 기초가 되는 중요한 혁신입니다. Wolfram 언어의 강력한 분석 및 시각화 기능을 사용하여 다양한 임베딩과 의미론적 의미 간의 관계를 조사합니다.

계산 노트북 통합

텍스트, 코드, 그래픽, 사용자 지정 대화형 요소를 결합한 컴퓨팅 노트북에서 작업을 정리하고 공유할 수 있습니다. AI 어시스턴트를 사용하면 Wolfram 언어 코드 및 기타 노트북 콘텐츠 지원을 포함하여 LLM에 대한 대화형 채팅 기반 접근이 가능합니다.

외부 시스템과의 통합

일반적인 외부 언어와 외부 형식 지원이 내장되어 있기 때문에 기존 코드를 기반으로 구축하거나 다른 시스템을 사용하는 사용자와 공동 작업을 할 수 있습니다.