適用 LLM & AI 研究人員的 Wolfram 工具
Wolfram 技術堆疊為 LLM 和 AI 研究提供緊密整合的工具。使用 Wolfram 的完整計算+知識能力 - 分析、視覺化和連接—系統性地探索、基準測試和增強 LLM 和 AI 系統。深入了解 LLM 科學以及 AI 系統的行為和內部運作。
與 LLM、LRM、LCM、基礎模型等連接
以程式設計方式存取 LLM、大型推理模型、大型概念模型、資料庫以及建立支援 LLM 的管道所需的一切。匯集真實世界的資料、內容生成、程式碼執行、分析和報告。透過單一框架存取數十家服務供應商，如 OpenAI、Anthropic、HuggingFace、arXiv 等。
用於自動化科學計算的 Wolfram 語言
將 LLM 類似人類的直覺與 Wolfram 語言（多領域科學計算的首要工具）的計算能力、抽象性、靈活性和可讀性相結合。使用 LLM 建立 AI 科學工作流程來建模、分析和報告結果。
LLM 基準測試和比較
使用便利的工具比較不同模型和提示技術的性能並測試最新的方法。 Wolfram 語言為自動化基準測試提供高水準的控制。
檢索增強生成工具
為 LLM 提供精確的資訊，避免產生幻覺。使用、建立和共享工具，從使用向量資料庫到沙盒程式碼運算來支援基於程式化或使用者介面的 LLM 任務。
高階 LLM 控制
透過結合 Wolfram 語言與 LLM，以程式化的方式建立提示、切換角色、匯總結果以及處理模糊資料集。使用靈活的框架來控制多個 LLM 或 LLM 與使用者之間的互動。
低階解讀能力
了解您的 AI 工具。分析參數分佈、潛在空間中的軌跡以及改變超參數對基準測試任務的影響。Wolfram 語言緊密結合視覺化和機器學習的解讀能力，讓您揭開 AI 的神秘面紗。
語意嵌入
文字的語意嵌入是 LLM 背後的關鍵創新。利用 Wolfram 語言強大的分析和視覺化功能來探索各種嵌入和語意含義之間的關係。
計算式筆記本整合
在結合文字、程式碼、圖形和自訂互動元素的計算筆記本中組織和分享工作。使用 AI 助手以互動聊天方式存取 LLM，包括協助 Wolfram 語言程式碼和其他筆記本內容。
與外部系統整合
在現有程式碼的基礎上進行構建並與使用其他系統的人員合作，內建對常見外部語言和格式的支援。
