[ChatStream] meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 用の ChatPromptクラス

[ChatStream] meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 用の ChatPromptクラス

昨日(2024/4/19) に発表になった Llama3 用の ChatPrompt クラス※をご紹介します。

from chatstream import AbstractChatPrompt

SYSTEM_PROMPT = """\
You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while being safe. Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.
If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.\
"""


class ChatPromptMetaLlamaLlama3Instruct(AbstractChatPrompt):
    """
    meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

    Prompt Guide from
    https://huggingface.co/blog/llama3
    """

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.set_requester("user")
        self.set_responder("assistant")

    def is_skip_special_token(self):
        return False

    def get_stop_strs(self):
        if not self.chat_mode:
            return None
        return ['<|eot_id|>']

    def get_replacement_when_input(self):
        return None

    def get_replacement_when_output(self):  # replace when response_text gotten
        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 = f"<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{self.system}<|eot_id|>"

        merged_message = ""
        for chat_content in self.get_contents(opts):

            chat_content_role = chat_content.get_role()
            chat_content_message = chat_content.get_message()

            if chat_content_role:

                if chat_content_message:
                    merged_message = f"<|start_header_id|>{chat_content_role}<|end_header_id|>\n\n{chat_content_message}<|eot_id|>"
                else:
                    merged_message = f"<|start_header_id|>{chat_content_role}<|end_header_id|>\n\n"

                ret += merged_message
        return ret

※ChatStream ご利用のお客様は、最新の ChatStream にも取り込まれておりますが、手動で対応したい場合は上のクラスをご利用ください


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大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第6回 よくある問題と解決方法

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PII検出の混同行列では見えないもの ― 認識器間衝突と統合テスト

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こんにちは!Qualiteg研究部です! 個人情報(PII: Personally Identifiable Information)の自動検出は、テキスト中から特定の表現を抽出し、それがどの種類のPIIに当たるかを判定する問題として捉えることができます。 電話番号、人名、口座番号、金額表現など、検出対象のPIIタイプが増えるにつれて、単一の手法ではカバーしきれなくなり、性質の異なる複数の認識器(Recognizer)を組み合わせるマルチレイヤー構成が採用されるのが一般的です。 本稿で想定しているのは、ユーザーが海外製LLMにチャットを送信する直前に、その内容に個人情報や機密情報が含まれていないかをリアルタイムに検査するユースケースです。 この場面では、検出精度だけでなく、送信体験を損ねない速度が不可欠です。 高精度なLLMやBERT系モデル、NERベースの手法は有力ですが、送信前チェックの第一層として常時適用するには、レイテンシやコストの面で不利になることがあります。 そのため、本システムでは、正規表現、辞書、軽量なルールベース認識器を組み合わせた超高速な第一層を設け、そ

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