[ChatStream] 入出力プロンプトの予期せぬ変更に備え revision は固定する

[ChatStream] 入出力プロンプトの予期せぬ変更に備え revision は固定する

こんにちは。(株) Qualiteg プロダクト開発部です。

GW中に、microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct の tokenizer.json が変更になり、プロンプトのパースに失敗し、チャットのストリーミングができなくなる問題が発生しました。

実際には以下の変更がありました

https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct/commit/8a362e755d2faf8cec2bf98850ce2216023d178a

もともと、Miscrosoft さんが書いていた記事にあるプロンプトフォーマットと実際のモデルのプロンプトフォーマットが異なっていたため、当社では、実際のモデルにあわせるヒューリスティックな対応をしておりましたが、モデル(\w tokenizer) 側がもとの仕様に近い形に修正してきた模様です。

これによって、当初動作していたプロンプト変換器が動作しなくなるという現象が発生しました。

LLM は「スピードが命!」なので、トークナイザー含め完全にテストされた状態では出てこないのは given condition ですが、モデルがアップデートされるためにプロンプト変換エラーが発生しないよう、 プロダクトでAuto クラスをつかったモデル・トークナイザーの読み込みをするときには revision 付き呼出しをし、その上で、モデルの最新版がでたときに、しっかりテストを回すという運用が好ましいとおもいます。

リビジョン付き呼出しの例

MODEL_REVISION = "8a362e755d2faf8cec2bf98850ce2216023d178a"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct",
    device_map="cuda",
    torch_dtype="auto",
    trust_remote_code=True,
    revision=MODEL_REVISION,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, revision=MODEL_REVISION)

(リビジョンは コミットID、タグ名 など指定可能)

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コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第2回】主要ツール比較と構造的課題

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LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

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日本語対応 LLMランキング2025 ~ベンチマーク分析レポート~(12月18日版)

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はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2025/12/18版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2025/10/12 版の分析レポートを公開しましたが、たった2か月で劇的な変化がありました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは、

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