[ChatStream] matsuo-lab/weblab-10b-instruction-sft用の ChatPrompt

[ChatStream] matsuo-lab/weblab-10b-instruction-sft用の ChatPrompt

matsuo-lab/weblab-10b-instruction-sft 用の ChatPrompt クラスをリリースしました。
最新バージョンのChatStreamに取り込んでいますが、以下コードを使用することも可能です。

from chatstream import AbstractChatPrompt
from chatstream.chat_prompt.prompt_ttl import PromptTTL


class ChatPromptMatsuoLabJpGptNeoxInstSft(AbstractChatPrompt):

    def __init__(self):
        super().__init__()  # Call the initialization of the base class
        self.set_system("以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。")
        self.set_requester("指示")
        self.set_responder("応答")
        self.set_prefix_as_stop_str_enabled(True)  # enable requester's prompt suffix as stop str
        self.set_prompt_ttl(PromptTTL.SINGLE_TURN)

    def get_stop_strs(self):
        if not self.chat_mode:
            return None
        return ["Q:"]

    def get_replacement_when_input(self):
        return None

    def get_replacement_when_output(self):
        return None

    def create_prompt(self, opts={}):
        if self.chat_mode == False:
            return self.get_requester_last_msg()

        # Chat Mode == True の場合のプロンプトを構築する
        ret = self.system + "\n\n";

        for chat_content in self.get_contents(opts):

            chat_content_role = chat_content.get_role()
            chat_content_message = chat_content.get_message()
            chat_content_child_messages = chat_content.get_child_messages()
            has_child_messages = chat_content.has_child_messages()

            if chat_content_role:

                if chat_content_message:
                    merged_message = f"### {chat_content_role}: \n" + chat_content_message + "\n\n"
                    if has_child_messages:
                        merged_message += f"### 入力: \n"
                        chat_content_child_messages = chat_content.get_child_messages()
                        for message in chat_content_child_messages:
                            merged_message += message + "\n\n"
                else:
                    merged_message = f"### {chat_content_role}: "

                ret += merged_message

        return ret

    def build_initial_prompt(self, chat_prompt):
        # 初期プロンプトは実装しない
        pass


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Claude Codeで「The model's tool call could not be parsed」が頻発する問題の原因分析と対策

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こんにちは!Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code(CLI)を使った開発中に、次のようなエラーが繰り返し表示されて作業が止まる現象に遭遇しました。 ● The model's tool call could not be parsed (retry also failed). リトライしても直らず、/clear で会話をリセットしても、しばらく作業を続けるとまた同じエラーが出るという状況です。本記事では、実際のセッションログ(jsonl)を解析して特定した原因と、その対策について共有します。 結論から書くと、これは利用者側の設定ミスやコンテキスト枯渇が原因ではなく、 Opus 4.7(1Mコンテキスト)+ extended thinking の組み合わせで発生する、モデル応答側のストリーミングバグ でした。 現象 エラーが発生した環境は以下のとおりです。 * Claude Code 2.1.148 * モデル: Opus 4.

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Mythos(ミュトス)レベルのオープンモデルはいつ出るのか

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AIエージェントを"事業に載せる"ために【第3回】AI導入を止めないために、実務で先に設計すべきこと

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